Optimális hálózatok szintézise változtatható arányú és összetételű anyagáramokat feldolgozó műveleti egységekkel

Doktori (PhD) értekezés Optimális hálózatok szintézise változtatható arányú és összetételű anyagáramokat feldolgozó műveleti egységekkel Szerző: Szlama Adrián György Témavezető: Dr. Heckl István Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Informatikai Tudományok Doktori Iskola 2016

Optimális hálózatok szintézise változtatható arányú és összetételű anyagáramokat feldolgozó műveleti egységekkel Értekezés doktori (PhD) fokozat elnyerése érdekében Írta: Szlama Adrián György Készült a Pannon Egyetem Informatikai Tudományok Doktori Iskolája keretében Témavezető: Dr. Heckl István Elfogadásra javaslom (Igen / Nem) (aláírás) A jelölt a doktori szigorlaton... %-ot ért el Veszprém... A Szigorlati Bizottság elnöke Az értekezést bírálóként elfogadásra javaslom: Bíráló neve:... (igen /nem) Bíráló neve:... (igen /nem) (aláírás) (aláírás) A jelölt az értekezés nyilvános vitáján... %-ot ért el Veszprém... A Bíráló Bizottság elnöke A doktori (PhD) oklevél minősítése:...... Az EDHT elnöke i

Tartalomjegyzék Szerzői nyilatkozat Tartalomjegyzék Ábrák jegyzéke Táblázatok jegyzéke Kivonat Abstract Abstrakt Köszönetnyilvánítás Rövidítések i ii v vii viii x xii xiv xv 1. Szakirodalmi áttekintés 1 1.1. A folyamatszintézis alapjai.......................... 1 1.1.1. A folyamatszintézis lépései...................... 2 1.1.2. Szisztematikus eljárások a folyamatszintézis területén....... 4 1.1.2.1. Petri-hálók.......................... 5 1.1.2.2. P-gráfok........................... 8 1.2. Szétválasztási hálózatok szintézise...................... 9 1.2.1. SNS feladatok matematikai modellje................. 13 1.3. P-gráf módszertan............................... 13 1.3.1. Alkalmazási területek......................... 14 1.3.2. Folyamathálózat-szintézis feladatok modellezése........... 15 1.3.3. Struktúra reprezentáció........................ 16 1.3.4. Strukturálisan megengedett hálózatok................ 17 1.3.5. Algoritmusok.............................. 18 1.3.5.1. MSG - Maximal Structure Generation........... 18 1.3.5.2. SSG - Solution Structure Generation........... 18 1.3.5.3. ABB - Accelerated Branch & Bound............ 18 1.3.6. Modellezés a módszertan segítségével................. 19 ii

Tartalomjegyzék iii 2. Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 21 2.1. Bevezetés.................................... 21 2.2. Komponensáram-alapú P-gráf reprezentáció................. 24 2.2.1. A vizsgált SNS feladatosztály bemutatása.............. 24 2.2.2. A feladatosztály maximális struktúrája................ 25 2.2.3. A szétválasztó hálózatok építőelemeinek átalakítása........ 30 2.2.3.1. Anyagáramok........................ 30 2.2.3.2. Szétválasztó berendezések.................. 31 2.2.3.3. Keverő berendezések..................... 32 2.2.3.4. Megosztó berendezések................... 33 2.3. Az IPSNS feladat megoldási folyamata.................... 34 2.3.1. A technológiák szétbontása termelő és szétválasztási folyamatokra.............................. 37 2.3.2. A technológiákat tartalmazó maximális struktúra felírása..... 38 2.3.3. Szétválasztási feladat felírása..................... 39 2.3.4. Szétválasztási feladat maximális struktúrája............. 41 2.3.5. Komponensáram-alapú P-gráf reprezentáció SNS-hez........ 42 2.3.6. A termelő és szétválasztó hálózatok összekapcsolása........ 44 2.3.7. MILP modell felírása és megoldása.................. 48 2.4. Az integrált és a szekvenciális módszer összehasonlítása.......... 48 2.4.1. Költséges szétválasztás elkerülése................... 51 2.4.2. A termék mennyiségének figyelembe vétele.............. 52 2.5. Alkalmazás: valós vegyipari folyamat modellezése.............. 52 2.6. A fejezet rövid összefoglalása......................... 59 3. Intervallum alapú globális optimalizálási eljárás SNS feladatok megoldására 60 3.1. A szétválasztó hálózatok építőelemei..................... 63 3.2. Szemléltető példa................................ 65 3.3. Általános algoritmus.............................. 67 3.3.1. Az eljárás áttekintése......................... 67 3.3.2. Nemlineáris elemek a matematikai modellben............ 69 3.3.3. Branch & Bound keretrendszer.................... 72 3.3.4. Részproblémák............................. 73 3.3.5. Szétválasztás.............................. 74 3.3.6. Részprobléma kiválasztása....................... 75 3.3.7. Szétválasztó berendezések terhelésének meghatározása....... 76 3.3.8. Lineáris alsó becslő függvény a szétválasztók költségére....... 78 3.3.9. Részprobléma alsó becslésének megadása.............. 80 3.3.10. Megállási feltételek vizsgálata..................... 81 3.4. Matematikai modell.............................. 81 3.5. Alkalmazás: A szemléltető példa megoldása................. 85 3.6. Az eredmény értékelése............................ 87 3.7. A fejezet rövid összefoglalása......................... 90 4. A P-gráf módszertan kiterjesztése rugalmas bemenetekkel rendelkező megújuló energiahálózatok optimális tervezésében 91

Tartalomjegyzék iv 4.1. Az aktuális energiahelyzet áttekintése.................... 94 4.2. A P-gráf módszertan kiterjesztése....................... 96 4.3. Az új matematikai modell........................... 100 4.3.1. Célfüggvény............................... 101 4.3.2. Anyagegyensúlyi feltételek....................... 102 4.3.3. Műveleti egységek mérete....................... 102 4.3.4. Abszolút anyagfolyam korlátok.................... 102 4.3.5. Relatív anyagfolyam korlátok..................... 103 4.3.6. Kapcsolat a be-és kimenetek között................. 103 4.3.7. Műveleti egységek kizárására vonatkozó feltételek.......... 103 4.4. Alkalmazás: megújuló hőellátó rendszer optimális tervezése........ 104 4.4.1. Az esettanulmány bemutatása.................... 104 4.4.2. A felhasználható berendezések működése............... 105 4.4.3. A károsanyag kibocsátás szabályozása................ 108 4.4.4. Érzékenységvizsgálat.......................... 109 4.5. A fejezet rövid összefoglalása......................... 113 5. Multiperiodikus folyamathálózat-szintézis feladatok megoldása 114 5.1. A multiperiodikus viselkedés bemutatása................... 117 5.1.1. Hagyományos, egyetlen periódussal rendelkező műveleti egység működése.................................. 120 5.1.2. Multiperiodikus műveleti egység működése............. 121 5.2. A multiperiodikus műveleti egység P-gráf modellje............. 123 5.3. Gyakorlati alkalmazás St. Margarethen.................. 127 5.3.1. Információgyűjtés........................... 127 5.3.2. A maximális struktúra felírása.................... 128 5.3.3. Az optimális hálózat meghatározása................. 131 5.4. A fejezet rövid összefoglalása......................... 132 6. Új tudományos eredmények 133 6.1. Tézisek..................................... 133 6.2. Az értekezés témaköréből készült publikációk................ 136 A függelék 139 B függelék 146 Irodalomjegyzék 151

Ábrák jegyzéke 1.1. A folyamatszintézis és a hozzá kapcsolódó tevékenységek sorozata..... 2 1.2. Egy egyszerű feladat Petri-háló és P-gráf reprezentációja.......... 6 1.3. P-gráfok strukturális reprezentációja...................... 16 2.1. Ismétlődő szétválasztó berendezés kihagyása................. 27 2.2. A maximális struktúra felépítésének lépései egy 4 komponensű betáplálás esetén....................................... 29 2.3. Ugyanazon három komponensből álló anyagáram SNS és P-gráf reprezentációja...................................... 31 2.4. Egy szétválasztó berendezés hagyományos és P-gráf reprezentációja. A berendezés az első és második komponens között hajt végre szétválasztást. 32 2.5. A két (a) és három (b) kimenetű megosztó berendezések hagyományos és P-gráf reprezentációja.............................. 34 2.6. Az IPSNS feladat megoldásának folyamatábrája............... 35 2.7. A rendelkezésre álló technológiák szétbontása termelő és szétválasztó folyamatokra.................................... 38 2.8. A technológiákat tartalmazó maximális struktúra.............. 39 2.9. A szétválasztási feladat bejövő és kimenő anyagáramai............ 41 2.10. A szétválasztási feladat maximális struktúrája................ 42 2.11. A szétválasztó részhálózatok komponensáram-alapú P-gráf reprezentációja. 43 2.12. A Decomp1 műveleti egység felbontja a M ix1 anyagáramot komponenseire. 45 2.13. A Devices műveleti egység kapcsolódása a hálózat többi eleméhez..... 45 2.14. Az integrált hálózat maximális struktúrája.................. 47 2.15. A példafeladat sematikus P-gráf reprezentációja............... 49 2.16. A példafeladat integrált P-gráf reprezentációja................ 50 2.17. Az alternatív megoldások összehasonlítása.................. 51 2.18. Lineáris, fix részes költségfüggvények a méret függvényében......... 52 2.19. Az alternatív megoldások összehasonlítása II................. 53 2.20. A gyártási folyamatban részt vevő reakciók.................. 54 2.21. A szétválasztókkal kiegészített termelő hálózat struktúrája......... 55 2.22. Az integrált hálózat maximális struktúrája.................. 56 3.1. Három bemenettel és egy kimenettel rendelkező keverő berendezés grafikus reprezentációja............................... 63 3.2. Egy megosztó berendezés grafikus reprezentációja.............. 64 3.3. Egy szétválasztó berendezés grafikus reprezentációja............. 64 3.4. A szemléltető példa szigorú szuperstruktúrája két bemenettel és három tiszta termékkel................................. 66 v

Ábrák jegyzéke vi 3.5. Az eljárás folyamatábrája............................ 68 3.6. Megosztó működése: az anyagáram megosztása 1:4 megosztási aránnyal.. 70 3.7. A λ1 megosztási arány helyettesítése a [ΛL 1 ; ΛU 1 ] megosztási intervallummal...................................... 71 3.8. Lineáris alsó becslő függvény a szétválasztók költségének közelítésére.... 71 3.9. Négy megosztási intervallumot tartalmazó részprobléma........... 73 3.10. Két gyerek generálása a 4. intervallum szétvágásával a 83. iterációban... 75 3.11. A részfeladatokat tartalmazó lista módosítása az elemek beszúrásával... 76 3.12. A szétválasztón áthaladó anyagáram méretének alsó (XL) és felső (XU) becslése...................................... 77 3.13. Konkáv költségfüggvény lineáris alsó becslése az [XL; XU] intervallumon. 78 3.14. A becslő függvény A és B paramétereinek meghatározása.......... 79 3.15. A részfeladat alsó becslése a 9. LP megoldásával............... 80 3.16. A példa feladat optimális megoldásstruktúrája................ 86 4.1. A megújuló energiaforrások részesedésének 2020-ig történő előrejelzése Magyarországon................................. 94 4.2. Az energiaköltségek csökkentésének lehetőségei................ 95 4.3. A műveleti egységek eredeti és kiterjesztett matematikai modelljének összehasonlítása.................................... 96 4.4. Köztes anyagpont bevezetése a nyersanyagok és a berendezés között.... 97 4.5. Az esettanulmányhoz tartozó maximális struktúra.............. 105 4.6. Az optimális hálózat és a felhasznált nyersanyagok átalakulása a hőigény függvényében................................... 109 4.7. Az A-D megoldásstruktúrák P-gráf reprezentációja.............. 111 4.8. Az E-H megoldásstruktúrák P-gráf reprezentációja............. 112 5.1. Az almapucoló berendezés betáplálása egyperiódusú működés esetén.... 118 5.2. Az almapucoló berendezés betáplálása multiperiódusú működés esetén... 119 5.3. Egyetlen periódussal rendelkező műveleti egység P-gráf ábrázolása..... 120 5.4. A multiperiodikus berendezés maximális kapacitásának meghatározása.. 124 5.5. Multiperiodikus berendezés P-gráf reprezentációja.............. 125 5.6. A szemléltető példa maximális struktúrája.................. 129 A.1. Az integrált maximális struktúra megoldása 8 000 kg/év igény esetén... 140 A.2. A szekvenciális módszer megoldása 8 000 kg/év igény esetén........ 141 A.3. Az integrált maximális struktúra megoldása 100 000 kg/év igény esetén. 142 A.4. A szekvenciális módszer megoldása 100 000 kg/év igény esetén...... 143 A.5. A szakirodalomban szereplő hálózat maximális struktúrája......... 144 A.6. Az integrált ipari példa optimális megoldásstruktúrája........... 145

Táblázatok jegyzéke 2.1. A példafeladatban szereplő nyersanyagárak.................. 49 2.2. A példaeladatban szereplő berendezések költségadatai............ 50 2.3. Az optimális megoldásstruktúrában szereplő műveleti egységek tulajdonságai....................................... 57 2.4. Az optimális megoldásstruktúrában szereplő anyagok tulajdonságai.... 58 3.1. A ki-és belépő anyagáramok összetétele.................... 66 3.2. A példa megoldásának részletei......................... 85 3.3. A különböző megoldó algoritmusok eredményeinek összehasonlítása.... 87 3.4. Összehasonlítás piacvezető globális optimalizációs szoftverekkel....... 88 4.1. Az esettanulmányban szereplő nyersanyagok konverziós együtthatói.... 107 4.2. A rendelkezésre álló berendezések beruházási és működési költségei..... 107 4.3. Az anyagfolyamokhoz tartozó relatív alsó és felső korlátok.......... 107 4.4. Szabadon rendelkezésre álló nyersanyagok mennyisége............ 108 5.1. Az egyetlen periódussal rendelkező működéshez kapcsolódó adatok..... 121 5.2. A multiperiodikus működéshez kapcsolódó adatok.............. 123 5.3. A feladatban szereplő nyersanyagok tulajdonságai.............. 127 5.4. A feladatban szereplő termékek tulajdonságai................. 128 5.5. A berendezések költségei és kapacitás korlátai................ 128 5.6. A berendezések költségei és kapacitás korlátai................ 130 5.7. A berendezések kapacitása az optimális struktúrában............ 131 vii

Kivonat Optimális hálózatok szintézise változtatható arányú és összetételű anyagáramokat feldolgozó műveleti egységekkel Szlama Adrián György Az egyre fokozódó globalizáció egyik legjelentősebb gazdasági hatása az ipari fejlődés és termelés területén figyelhető meg. Kiemelt hangsúlyt kap a termelési folyamatok hatékonyságának növelését célzó mérnöki tervezés, legyen szó akár a költségek csökkentésről vagy a termelési volumen növeléséről. Ez olyan nagyméretű rendszerek optimalizálását teszi szükségessé, amelyeknél már nem elegendő a szakemberek gyakorlati tudására épülő heurisztikus eljárások alkalmazása, hanem olyan speciális célszoftverek használatát igénylik, amelyek hatékonyan képesek kezelni a nagyméretű rendszereket is. Számos korábbi tanulmány rámutatott arra, hogy összetett és bonyolult folyamatok esetében a rendszerszintű szemlélet használata célravezetőbb, mint a részrendszerek egyre részletesebb modellezése. Ez a szemlélet a folyamatokra épülő rendszerek strukturális tervezését tűzi ki célul. Az optimális folyamat meghatározását folyamatszintézisnek nevezik. A P-gráf módszertant Friedler és szerzőtársai dolgozták ki a 90-es évek elején. A módszertan gráfok egy egyedi osztályát vezeti be, amely alkalmazásával lehetőség nyílik a folyamathálózatok struktúráinak formális és grafikus reprezentációjára egyaránt. A P-gráf egy jól kidolgozott axiómarendszerre épül, amely lehetővé teszi a struktúrák kombinatorikus tulajdonságainak megfogalmazását és szigorú matematikai eszközök használatát. Kutatásaimban optimalizálási eljárásokat dolgoztam ki, valamint a P-gráf módszertan kiterjesztési lehetőségeit vizsgáltam, amelyek segítségével új feladatosztályokon is alkalmazhatóvá vált a keretrendszer. Jelen dolgozatban részletesen ismertetem ezeket az irányokat. A kidolgozott modellek, algoritmusok gyakorlati alkalmazását ipari példákon keresztül szemléltetem. Munkám során konkáv költségfüggvénnyel rendelkező szétválasztó berendezéseket tartalmazó SNS feladatok optimális megoldására dolgoztam ki egy új, intervallumokat használó globális optimalizálási eljárást. Az algoritmus szabályozható toleranciaértékek mellett meghatározza az optimális hálózat felépítését és a hozzá tartozó anyagáramok méretét.

Bevezettem egy olyan integrált hálózatszintézis feladatot, amely egyaránt tartalmaz folyamathálózati és szétválasztási hálózati elemeket. A korábbi megközelítésekkel ellentétben a két kapcsolódó részhálózat tervezését nem szekvenciálisan, hanem párhuzamosan hajtom végre. Bemutattam a komponensáram-alapú P-gráf reprezentációt, valamint módszert adtam meg a szétválasztó részhálózatokat tartalmazó PNS feladat matematikai modelljének felírására. Kidolgoztam a P-gráf módszertan egy olyan kiterjesztését, amelyben a rugalmas bemenetekkel rendelkező műveleti egységeknek köszönhetően hatékonyan alkalmazható többek között megújuló energiaforrásokat tartalmazó komplex energiatermelő rendszerek optimális tervezésére is. A feladatosztályban szereplő specifikus elemek kezelésére egy új matematikai modellt dolgoztam ki. Módszert dolgoztam ki a multiperiodikus működésű berendezések modellezésére a P-gráf módszertan segítségével. Az új típusú berendezéseket a hagyományos műveleti egységek és anyagpontok felhasználásával reprezentáltam.

Abstract Optimal network synthesis adopting operating unit model with flexible and multicomponent streams Adrián György Szlama The pace of globalization is quickening and it has significant economic impact on industrial development and production. The engineering design of production processes gets more and more focus whether it is about the cost reduction or increasing the production volume. One of the main reason is that the structure of processes fundamentally changed. Whereas before some chemical industrial processes were designed in such a way that they can proceed invariably due to the inexhaustible commodity stocks, nowadays constant change and adaption can be observed. The spreading of renewable energy sources and alternative technologies is on the rise which causes constantly changing variables in the investigated systems. Taking into account these considerations requires the optimization of large scale and complex systems. The heuristic methods based on the engineers practical knowledge is no longer enough, there is a need for special methods and software components which are capable to support effectively the large scale system design. Numerous former studies pointed out that system wide approach is more appropriate than modeling smaller parts in a more detailed way. The objective of this approach is the structural modeling. I.e., the determination of the optimal structure of a process is called process network synthesis. The P-graph framework was elaborated by Friedler et al. in the early 90 s. The framework introduces a unique class of graphs which allows the formal and graphical representation of process networks. P-graph is based on a well-designed axiom system. Due to these axioms it is possible to formulate the combinatorial attributes of structures and the use of rigorous mathematical tools. In my researches I developed optimization methods mostly based on the extensions of the P-graph framework. Due to these optimization methods, the P-graph framework can be used in the solution of new problem classes. In my thesis I introduce them in detail. The practical application of the elaborated models and algorithms will be demonstrated via industrial size examples.

I have introduced an integrated network synthesis problem which comprises both separation network and process network components. In contrast to the former approaches (sequential implementation) in my novel method both networks are optimized at the same time. I have introduced the component-flow based P-graph representation and I gave the procedure to generate the mathematical model for PNS problems involving separation subnetworks. I have modeled the separators with linear cost function containing fixed part. After that I have investigated the class of separation processes involving concave cost functions. I have introduced a novel method for optimizing SNS problems with concave cost function. This global optimization method utilizes intervals. The algorithm determines the structure of the optimal separation network and the flowrates of the streams with arbitrary precision. The variable flowrate ratio and periodically different renewable energy sources requires such a mathematical model in which the operating units are modeled in accordance with the altered circumstances. I have elaborated an extension of the P-graph framework with flexible input and output ratios for the operating units. Due to the extension, the framework turns into an effective modeling and optimization tool in the field of complex energy production systems involving renewable sources. I have elaborated a new mathematical model for handling the specific elements of the examined problem class. The composition of raw materials and products can vary periodically according to the impact of external factors like seasons. For the treatment of these periodically changing conditions I have introduced a novel method for modeling multiperiodic operating units by the P-graph framework. I have represented the new devices with conventional operating units and material nodes in the framework.

Abstrakt Die Synthese optimaler Netzwerke mit Einheiten,die Materialflüsse mit veränderlichem Anteil und mit veränderlichen Zusammensetzung verarbeiten Adrián György Szlama Eine der wichtigsten wirtschaftlichen Auswirkungen der zunehmenden Globalisierung ist im Bereich der industriellen Entwicklung und Produktion zu sehen. Der Schwerpunkt wird auf die Erhöhung der Effizienz der technischen Gestaltung von Produktionsprozessen gelegt ob es um Senkung der Kosten oder Erhöhung der Produktionsmengen geht. Einer der Hauptgründe, dass sich die Struktur der Prozesse grundsätzlich in den letzten Jahrzehnten verändert hat. Früher wurde ein chemisches Herstellungsverfahren für mehrere Jahre als unverändert geplant, weil man dachte, dass der Rohstoff unbegrenzt verfügbar wird (denken wir zum Beispiel an Erdölverarbeitung). Heute ist lieber die kontinuierliche Veränderung, und Anpassung gewöhnlich. Die erneubaren Energiequellen und alternative technologische Implementierungen gewinnen an Boden, und das bedeutet, dass die getesteten Systeme durch externe Faktoren beeinflusst werden, und sie ändern ständig, auch neue Faktoren erscheinen. All dies macht es notwendig, große und komplexe Systeme zu optimieren, die bei denen ist es nicht ausreichend, heuristische Methoden auf der Basis von Spezialisten zu benutzen. Diese Systeme erfordern die Verwendung von speziellen Techniken und Softwaren, die die effiziente Gestaltung von großen Systemen unterstützen. Viele frühere Studien rechtfertigte, dass ein systemweiter Ansatz bei komplexen und anspruchsvollen Prozessen gezeigt unter Verwendung ist nützlicher als die detaillierte Modellierung von Subsystemen. Dieser Ansatz beruht auf der strukturellen Gestaltung von Prozessen. Die Bestimmung des optimalen Prozesses nennt man Prozessynthese. Die P-Graph Methode wurde von Friedler und seinen Mitverfassern in den frühen 90en Jahren erarbeitet. Die Methode führt eine einzigartige Klasse von Graphen ein, mit denen es möglich ist, die Netzwerkstrukturen sowohl formell als auch graphisch zu darstellen. Der P-Graph basiert auf einem gut entwickelten System von Axiomen, die die Strukturen der kombinatorischen Eigenschaften der Formulierung und Verwendung von strengen mathematischen Werkzeugen ermöglicht.

In meinen Forschungen habe ich Optimierungsverfahren erarbeitet, und ich habe das Expansionspotential der Methode P-Graph untersucht, mit dem es möglich ist, das Rahmensystem bei den Aufgabeteilen zu benutzen, die die neuen Anforderungen enthalten. In dieser Arbeit beschreibe ich ausführlich diese Richtungen. Die Modelle und Algorithmen zeigen die praktische Anwendung durch industrielle Beispiele. Ich führte eine integrierte Netzwerk-synthese Aufgabe ein, die sowohl aus Prozessnetzwerkelementen als auch aus Trennungnetzwerkelementen besteht. Im Gegensatz zu den früheren Ansätzen, ich führe die beiden zugehörigen Unternetzplanung nicht sequentiell sondern parallel aus. Ich stellte die elektrische Komponenten-basierte P-Graph vor, und ich gab die Methode für die Darstellung des mathematischen Models vom PNS Job für die Trennungsteilnetz werke, ich für die Bestimmung der Kosten von Trennungausrüstung eine lineare Kostenfunktion mit einem festen Teil benutzte. Dann untersuchte ich Trennungsverfahren, in denen es nicht genug ist, die Trennungausrüstung mit linearen Kostenfunktion zu modellieren, sondern die Verwendung einer konkaven Funktion ist erforderlich. Ich arbeitete Jobs mit SNS, die optimale Trennungausrüstung konkav zu lösen, in denen die Kosten für meine Arbeit in einem neuen Verfahren zur globalen Optimierung Intervalle benutzen. Der Algorithmus bestimmt den Aufbau des optimalen Netzwerkes, die Grösse der Materialflüsse und die steuerbaren Grenzwerten. Der Anteil der erneuerbaren Energiequellen beziehungsweise die veränderliche Verfügbarkeit in einem Jahr machten die Schaffung eines mathematischen Modells erforderlich, in dem die Ausrüstung für die Verarbeitung von Rohstoffen, technologische Verfahren folgen können, wie viele Quellen verfügbar sind. Dazu arbeitete ich die Erweiterung der P-Graph-Methode aus, die wegen der flexiblen Eingangseinheiten der operativen Einheiten dazu geeignet ist, komplexe Energieerzeugungssysteme optimal zu planen, die erneubare Energiequellen enthalten. Die Aufgabe ist, die spezifischen Elemente in einer neuen Klasse von mathematische Modell entwickelt. Die Zusammensetzung der Quellen oder der Produktnachfrage aufgrund externen Faktoren, wie die Jahreszeiten, kann sogar innerhalb eines Jahres unterschiedlich sein. Um dieses periodische Verhalten Modellierungsmethode zu überwinden arbeitete ich eine Methode für Modellierung von multiperiodischen betriebenen Geräte mit Hilfe der P- Graph-Methode aus. Die neuen Maschinentypen wurden mit der herkömmlichen Einheiten und Materialpositionen dargestellt.

Köszönetnyilvánítás Ezúton mondok köszönetet témavezetőmnek, Dr. Heckl Istvánnak eredményeim elérésében és dolgozatom elkészítésében nyújtott folyamatos és áldozatos segítségéért. Dr. Heriberto Cabezas professzor úrnak, aki értékes szakmai tanácsokkal látott el. Köszönöm a Rendszer- és Számítástudományi Tanszék munkatársainak a szakmai segítséget és támogatást. Külön köszönöm Kiss Rékának, hogy olyan hosszú ideig tűrte a munkával járó nehézségeket és mindent bevetett a disszertáció megírásának ösztönzésére. Hálás vagyok a családomnak a megértésért, a bíztatásért és az áldozatvállalásért, amellyel a tanulmányaim során elkísértek és a dolgozat elkészítését lehetővé tették. xiv

Rövidítések ABB B&B CSTR IEEE IGOS IPSNS LIFO LP MILP MSG NLP PFR PNS SNS SSG UML VCM Accelerated Branch & Bound Branch & Bound Continuous Stirred Tank Reactor Institute of Electric and Electronic Engineers Intervallumos Globális Optimalizáló SNS feladatokra Integrated Process and Separation Network Synthesis Last In-First Out Linear Programming Mixed Integer Linear Programming Maximal Structure Generation Non-Linear Programming Plug Flow Reactor Process-Network Synthesis Separation Network Synthesis Solution Structure Generation Unified Modeling Language Vinyl Chloride Monomer xv

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés A dolgozathoz kapcsolódó szakirodalom áttekintését két fő egységben tárgyalom. Az 1. fejezet egy általános áttekintést nyújt, amely több, további fejezethez is szervesen kapcsolódik. Áttekinti a folyamatszintézis témakörét, a lehetséges megoldó módszereket, valamint a szétválasztó-hálózatok szintézisével kapcsolatban született publikációkat és eredményeket. Ezen kívül a munkám egyik alapját képező P-gráf módszertant is összefoglalóan ismertetem. A második egységet az egyes fejezetek előtt szereplő témaspecifikus irodalmi áttekintések adják. Ezekben az adott témakörhöz szorosabban kapcsolódó szakirodalmat foglalom össze. 1.1. A folyamatszintézis alapjai Egy folyamatokra épülő rendszer optimális struktúrájának megalkotását folyamatszintézisnek nevezik. A szakirodalomban számos publikáció született az eljárásban rejlő lehetőségek bemutatásáról. Ismertettek olyan gyakorlati példát [1] is, ahol a szintézis hatékonyságának köszönhetően egy rendszer energiafogyasztását 50%-kal, valamint a teljes költségét 35%-kal lehetett csökkenteni. Ipari méretekben ekkora megtakarítás igen jelentős gazdasági eredménynek számít. A megközelítés egyik legfontosabb alkalmazási területének a vegyészmérnökök által tervezett folyamatok optimalizálása tekinthető. A folyamatszintézis célja itt kibővül a rendszerben szereplő műveleteket végrehajtó funkcionális egységek meghatározásával, valamint azok konfigurációinak és kapacitásértékeinek megadásával [2]. 1

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 2 A folyamatszintézis során a rendszerek ábrázolására legtöbbször folyamatábrákat használnak. A folyamatábrában szereplő funkcionális egységek egy-egy részhálózatot reprezentálnak. A legegyszerűbb esetben ezek egyetlen feldolgozó egységből vagy műveletből állnak, de akár több ilyen egységet is tartalmazhatnak. A folyamatszintézis képes kijelölni a legjobb technológiát a lehetséges alternatívák közül, azaz meghatározza a rendszerhez tartozó optimális folyamatábrát, továbbá képes megállapítani a funkcionális egységek méretparamétereit és a közöttük fennáló kapcsolatokat. A folyamatszintézist gyakran használják megjelenő, új technológiák [3], [4] versenyképességének vizsgálatára, megtérülési idő becslésére vagy akár a rendszerben szereplő bizonytalan paramétereket (például változó nyersanyagárakat vagy rendelkezésre állást) figyelembe vevő érzékenységvizsgálatok végrehajtására [5]. 1.1.1. A folyamatszintézis lépései A folyamatszintézis más modellezési technikákhoz hasonlóan egy nagyobb, több lépésből álló folyamatként írható le. A folyamatban szereplő tevékenységek sorrendjét mutatja be az 1.1 ábra. Információgyűjtés piaci adatok bevett gyakorlatok lehetséges technológiák Alkalmazható technológiák technológiák, gyártási folyamatok, módszertanok azonosítása Költségbecslés beruházási költségek működési költségek Piac feltérképezése termékigények felmérése Folyamatszimuláció paraméterek tervezése berendezések kapacitása anyagáramok méretezése material_1 Folyamatszintézis optimális, n legjobb megoldás meghatározása 1.1. ábra. A folyamatszintézis és a hozzá kapcsolódó tevékenységek sorozata. 1. Az első lépés, amely megalapozza a teljes folyamat eredményességét, az információgyűjtés. Ez magába foglalja az aktuális piaci információk megszerzését, a bevett gyakorlati alkalmazások és lehetséges technológiák azonosítását és megismerését.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 3 2. Ezt követi a piac feltérképezése, a termékigények felmérése, a rendelkezésre álló nyersanyagok áttekintése. 3. A harmadik lépésben történik az alkalmazható technológiák részletes vizsgálata. Itt fontos szempont, hogy csak olyan bevett gyakorlatok, gyártási folyamatok és módszertanok kerüljenek kiválasztásra, amelyek adott lépéseken keresztül potenciálisan alkalmasak a termékigények kielégítésére a rendelkezésre álló nyersanyagok felhasználásával. Ezen információk birtokában már megbecsülhetővé válik a piacban rejlő potenciál, amely magában foglalja az eladható termékek, a feldolgozandó nyersanyagok definiálását, valamint a kapcsolódó folyamatok kvantitatív és kvalitatív meghatározását. 4. A negyedik lépés során szimulációs szoftverek segítségével a berendezésekhez tartozó méretezési és tervezési paramétereket kell meghatározni. Ezt minden egyes olyan berendezésre el kell végezni, amely a korábban azonosított technológiák részét képezi. Ezen a ponton a potenciális alternatív technológiákat külön-külön kell szimulálni megvizsgálva, hogy ezek közül melyek tudják ellátni a folyamatábrában szereplő adott funkcionális egység szerepét. Annak érdekében, hogy biztosítani lehessen az alternatív technológiák felcserélhetőségét egy meghatározott funkció ellátásában, a működés során megengedett mérettartományokat a szimuláció előtt specifikálni kell. Ekkor az olyan mennyiségi paraméterek, mint a belépő és kilépő anyagáramok a szimuláció során összhangban lesznek. Ennek eredményeként a bemenetekre és kimenetekre vonatkozó mennyiségi feltételek mellett minden egyes funkcionális egységhez meghatározásra kerül a felhasználható alternatív technológiák köre és a bennük foglalt berendezésekre vonatkozó tervezési paraméterek értéke. 5. Ezt követően rendszerint más típusú szoftverek segítségével a kapacitásra és tervezésre vonatkozó paraméterek felhasználásával minden egyes berendezésre és ezáltal minden alternatív technológiai folyamatra meghatározható azok beruházási és működési költsége. Rendszerint az anyagáramok méretével arányos energiaigény jelentősen befolyásolja a berendezések működési költségét. Ennek következtében a szimuláció által meghatározott anyagáram méreteket is figyelembe kell venni a költségbecslés során.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 4 A folyamatszintézis előtt célszerű meghatározni az alternatív technológiákhoz tartozó költségeket több, különböző nagyságrend esetén is, nem csak az egységnyi mérethez tartozóan. Érdemes felírni a költségeket a méretezés függvényében, mivel ekkor pontosabb modellekkel lehet dolgozni a folyamatszintézis során. Leggyakrabban a terheléssel lineárisan változó, fix résszel rendelkező költségfüggvényt használatják. Lineáris regresszió segítségével könnyen meghatározhatóak a diszkrét méretértékekhez meghatározott költségpontokra illeszthető fix résszel rendelkező lineáris költségfüggvények [5]. 6. Végül, a hatodik lépésben a folyamatszintézis képes algoritmikusan meghatározni a lehetséges technológiák optimális hálózatát és azok optimális méretét egyaránt. Ez a lépés nem hajtható végre folyamatszimulációs szoftverekkel, mivel a szimuláció nem képes a költség szerinti optimális hálózatot megtervezni az anyagok két vagy több tulajdonságának figyelembe vétele mellett. 1.1.2. Szisztematikus eljárások a folyamatszintézis területén Két fő osztályát különböztetik meg a folyamatszintézis területén fellelhető szisztematikus eljárásoknak. Ezek a heurisztikus módszerek, illetve a matematikai programozási módszerek. Rendszerint a heurisztikus módszerek egyszerűbben implementálhatóak, azonban csak lokális szinten hatékonyak. A heurisztikus módszerekre jellemző, hogy gyakran nem találják meg a globális optimumot [6]. Az evolúciós módszereket a heurisztikus eljárások közé szokták sorolni, azonban egy jól elkülöníthető sémát követnek. Először egy lehetséges megoldás minél gyorsabb meghatározása a céljuk, majd ezt követően előre definiált szabályok szerint ezt a megoldást javítva igyekeznek eljutni jobb megoldásokig [7]. A matematikai programozáson alapuló konvencionális algoritmikus eljárások képesek meghatározni egy adott matematikai programozási modellhez tartozó optimális megoldást. Ehhez azonban az eljárás feltételezi az előre definiált matematikai modell meglétét, valamint, hogy a modell tartalmazza a mérnöki rendszerben szereplő összes tervezési alternatívát [8]. A matematikai programozási módszerek egyik hátulütője, hogy a megoldandó probléma méretének és összetettségének függvényében az optimális megoldás meghatározása rendkívül nehéz számítási feladatot jelenthet. További hátrányuk, hogy egy matematikai

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 5 modellben nehéz bizonyos tulajdonságokat (például fenntarthatósággal kapcsolatos kérdéseket) megfogalmazni, azonban a szakirodalom már erre is kínál megoldást, például a többcélú programozás alkalmazásával. [9]. A gyakorlatban a folyamatszintézis során használt probléma definíció magába foglalja a rendelkezésre álló nyersanyagok, a lehetséges berendezések, az előállítani kívánt termékek, valamint az ezekhez tartozó ár, költség és korlátozási paraméterek meghatározását. Annak érdekében, hogy a matematikai programozásban rejlő potenciált megfelelően ki lehessen használni, egy olyan modellgenerálási eljárás szükséges, amely matematikailag szigorú, lehetőleg axiomatikus és hatékonyan implementálható algoritmusokat tartalmaz. Ennek egy lehetséges megközelítése a kombinatorika egyik fontos ágára, a gráfelméletre épül. Segítségével elérhetővé válnak az ismert gráfelméleti algoritmikus eljárások a modellgenerálás és ábrázolás során. Több megközelítés is született már a témával kapcsolatban ezek közül a Petri-hálók lehetséges alkalmazását és a P-gráf módszertant ismertetem részletesebben. 1.1.2.1. Petri-hálók A Petri-hálók eredete Carl Adam Petri német matematikus nevéhez köthető. A felhasznált jelölésrendszert 1939-ben dolgozta ki és eredetileg kémiai folyamatok leírására szánta. A matematikai alapokat doktori disszertációjában dolgozta ki 1962-ben [10]. A Petri-hálók kiválóan alkalmazhatóak konkurens, aszinkron, elosztott és párhuzamos rendszerek modellezésére egyaránt. Manapság gyakran használják UML (Unified Modeling Language - egységesített modellezőnyelv) alapú rendszermodellek formalizálására. Az addig használt formalizmusokkal szemben (például állapotgépek) a legnagyobb előnye a tömörebb, átláthatóbb modellek használata. A Petri-háló a P-gráf módszertanhoz hasonlóan egyidejűleg nyújt egy grafikus és egy matematikai reprezentációt. Az előbbinek köszönhetően lehetővé válik az áttekinthető, hierarchikus ábrázolás, míg az utóbbi előnye a precíz, egyértelmű megfogalmazás. A módszer hátrányaként szokták feltüntetni, hogy viszonylag egyszerű feladatokhoz is nagyméretű Petri-háló tartozhat. Ennek egy következménye, hogy a feladat növekedésével párhuzamosan csökken a hálózat átláthatósága.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 6 A folyamatszintézis területén is jól alkalmazhatóak a Petri-hálók. Az ott megismert feladat, miszerint meg kell határozni egy olyan hálózatot, amely a rendelkezésre álló nyersanyagokból egy adott célfüggvény szerint optimálisan előállítja a kívánt termékeket, egy úgynevezett elérhetőségi problémaként modellezhető. Ebből a modellből már lineáris algebrai eszközök segítségével elő lehet álltani a megfelelő megoldásstruktúrákat. A Petriháló további előnye, hogy alkalmas komplex, adaptív irányítási struktúrák kezelésére is. A módszer sajátossága, hogy más ábrázolásmódok is kiteríthetőek Petri-hálóvá. A szakirodalomban számos hivatkozás található a Petri-hálók és a P-gráf módszertan ilyen szintű összefonódására [11], [12]. Az utóbbi publikációban megmutatták a szerzők, hogy a P-gráf módszertan által definiált, a vegyészmérnöki tudományterületeken széles körben alkalmazott algoritmusok, amelyek kihasználják a folyamathálózat-szintézis feladatokban rejlő kombinatorikus tulajdonságokat a gyorsítás érdekében, átültethetőek a Petrihálók módszertanába. Ennek köszönhetően hatékony eljárásokkal bővítették a Petrihálók analízisét segítő eszközök tárát. Petri háló p4 p5 p6 P-gráf D E F t3 t4 3 4 p3 C t2 2 p2 B t1 1 p1 A 1.2. ábra. Egy egyszerű feladat Petri-háló és P-gráf reprezentációja.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 7 A [12] publikációban részletesen ismertették a Petri-hálók és a P-gráf keretrendszer elméleti kapcsolatát, valamint a két módszertan közötti különbségeket. Az 1.2 ábra mutatja be a Petri-háló és P-gráf reprezentáció közötti különbségeket. A bal oldali ábrán látható Petri-hálóban a p1, p2,... p6 csúcsok jelölik a helyeket, míg a t1, t2, t3, t4 csúcsok a tranzíciókat. Hasonlóan a P-gráf estében az A, B,..., F csúcsok az anyagpontokat és az 1,2,3,4 csúcsok a műveleti egységeket jelölik. Ezen kívül ismertették az ABB (Accelerated Branch & Bound) algoritmus Petri-háló adaptációját, amellyel megoldottak egy egyszerű példafeladatot. A [12] publikáció alapján rövid áttekintést adok a Petri-hálók és az elérhetőségi feladat matematikai hátteréről. Petri-hálók struktúrája Egy Petri-háló az N = (P, T, E, W ) négyessel írható le, ahol P és T a helyeket és tranzíciókat jelölő diszjunkt halmazok. A helyek és tranzíciók illetve a tranzíciók és helyek között futó élek halmazát E jelöli úgy, hogy E (P T ) (T P ). Az élekhez tartozó súlyfüggvényt a W : E N írja le. A helyek tartalmazhatnak úgynevezett tokeneket, amelyeket a tranzíciók az élekhez rendelt súlyfüggvény szerint tudnak fogyasztani és termelni a helyekhez kapcsolódóan. Egy a P T elemhez (lehet hely vagy tranzíció) tartozó bemeneteket a = {b (b, a) E} jelöli, míg a hozzá tartozó kimeneteket a a = {b (a, b) E}. Tehát a Petri-háló egy irányított páros gráf, amelyben a helyek és tranzíciók két diszjunkt halmazt alkotnak és közöttük irányított, súlyozott élek futnak. Egy M token eloszlás vektor egy természetes számokon értelmezett P dimenziós vektor, ami az egyes helyeken található tokenek számát írja le. Egy adott token eloszlás vektor a hálózat egy állapotát írja le, amely a tranzíciók tüzelésével változhat meg. Egy t tranzíció tüzelése akkor engedélyezett, ha minden egyes bemeneti helyén t legalább annyi tokent tartalmaz, mint amennyit a súlyfüggvény meghatároz, azaz p t : M(p) W (p, t). Egy t tranzíció a tüzelés során eltávolítja a szükséges mennyiségű W (p, t) tokent a bemenő helyekről és hozzáadja a W (t, p) tokeneket a kimenő helyekhez.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 8 Elérhetőségi feladat A tüzelési szekvencia egy állapotátmeneti trajektóriát ír le, amely az egymást követő tüzelések hatására felvett állapotokat tartalmazza, tehát a Petri-háló állapotváltozásait írja le. Az elérhetőségi feladat során el kell dönteni, hogy egy adott állapotot leíró token eloszlás vektorból létezik-e olyan állapotátmeneti trajektória, amely egy másik, adott állapotba vezet, azaz létezik-e olyan tüzelési szekvencia, amely az M 0 kezdeti token eloszlás vektorból a végső M token eloszlás vektorba vezet. Ezt M 0 t 1...t m M jelöli. Egy tüzelési szekvencia tranzíciós vektora egy természetes számokon értelmezett T dimenziós vektor, amely az adott szekvenciában szereplő tranzíciók végrehajtási számait jelöli. Nagyméretű rendszermodellek esetén, ha egy ilyen trajektória létezésére a választ az állapotgráf felépítésével szeretnék megadni, akkor a méret következtében ez robbanásszerű növekedést eredményezhet a keresési térben. Azok az eljárások, amelyek elkerülik ezt a robbanásszerű növekedést, kizárólag a tranzíciós vektort adják meg a kiindulási és a célállapot között. Ennek következtében ezen eljárások igennel vagy nemmel válaszolják meg a kérdést és nem adnak meg lehetséges tüzelési trajektóriát. A legfőbb különbség a tüzelési szekvenciát teljes mértékben leíró trajektória és az előzőleg leírt eljárások által előállított tranzíciós vektorok között, hogy az utóbbi kizárólag a tüzelések számát adja meg az egyes tranzíciókhoz, azok sorrendjét figyelmen kívül hagyja. A kapott tranzíciós vektor csak bizonyos Petri-háló osztályok esetén képes mindig tüzelni, ilyenek például az állapotgépek. Általános Petri-hálók esetében a tranzíciós vektorokon a tüzelés előtt egy további szűrő lépést kell végrehajtani. 1.1.2.2. P-gráfok A P-gráf módszertan gráfok egy egyedi osztályát vezeti be, amely alkalmazásával lehetőség nyílik a folyamathálózatok struktúráinak formális és grafikus reprezentációjára egyaránt. A módszertant Friedler és szerzőtársai dolgozták ki [13], [14], [15], [16], [17]. A dolgozatban több algoritmus és módszer a P-gráf keretrendszeren alapszik, ezért kiemelten kezelem a témát és az 1.3 fejezetben részletesebb áttekintést nyújtok róla.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 9 1.2. Szétválasztási hálózatok szintézise A dolgozat során két különböző fejezetben is foglalkozom szétválasztási hálózatok szintézisével, továbbiakban SNS (Separation Network Synthesis), ezért a területhez kapcsolódó szakirodalmat kiemelten, szintén az első fejezetben tárgyalom. Az SNS egy fontos részterülete a folyamathálózat-szintézisnek. Jelentős szerepet játszik a vegyiparban és kapcsolódó iparágazatokban, ahol szinte kivétel nélkül minden folyamatnak részét képezik szeparációs lépések [18]. Az SNS feladat először az olajiparban jelent meg, azóta számos alkalmazása volt, megfigyelhető az élelmiszeriparban, mezőgazdaságban vagy akár a gyógyszeriparban. Az utóbbi évtizedekben a szétválasztási hálózatok használata a biotechnológia területén is egyre nagyobb mértékben terjedt el [19], [20]. A nélkülözhetetlen vakcinák, antibiotikumok, aminosavak és különböző enzimek előállítása teljességgel elképzelhetetlen lenne szétválasztási folyamatok nélkül [21]. A SNS feladat során az elsődleges cél a bejövő anyagáramokban szereplő komponensek szétválasztása valamilyen fizikai vagy kémiai tulajdonság alapján. Ezek a tulajdonságok lehetnek például a sűrűség, illékonyság vagy a szemcseméret. A szétválasztó hálózat kimenetén ezek a komponensek külön-külön vagy akár egy meghatározott összetételben jelenhetnek meg, ez mindig az aktuális feladattól függ. Egy ilyen szétválasztó hálózat különböző típusú egységekből épülhet fel. 1. Az első típus a keverő berendezés, amely a bejövő anyagáramok egyesítésére szolgál. A modellezése legtöbbször egyszerűen zajlik, mivel tekintet nélkül az összetételre feladata kizárólag az anyagáramok összekeverése. A gyakorlatban nem feltétlenül jelenik meg külön berendezésként, főként összeömlő vezetékek reprezentálására szolgál. 2. A második típus a megosztó berendezés. Ennek feladata, hogy a bejövő anyagáramot egy adott arányban szétosztja a kimenetei között. A szakirodalomban a megosztók költségétől el szoktak tekinteni, mivel a gyakorlati megvalósítása nem igényel bonyolult berendezéseket, köszönhetően annak, hogy a kimeneteken nem változik meg a bejövő anyagáram összetétele, kizárólag a továbbított mennyiségeket szabályozza.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 10 3. A harmadik, és egyben legfontosabb eleme a szétválasztó hálózatoknak maga a szétválasztó berendezés. Ezek gyakran bonyolult technológiákat (például desztillációs tornyokat) modelleznek. A bemenő anyagáramot választják szét a korábban felsorolt tulajdonságok valamelyike alapján és vágást hajtanak végre a komponenssorrend egy adott pontján (a komponenseket a vizsgált tulajdonság szerint mindig rendezettnek tekintjük, ez adja meg a komponensek sorendjét). A modellezés módja alapján tekinthetjük a szétválasztást élesnek vagy nem élesnek is. Éles szétválasztás esetén egy adott komponens kizárólag az egyik kimeneten jelenhet meg, míg nem éles szétválasztás esetén a komponens kis mennyiségben megjelenik a másik kimeneten is. Természetesen a második módszer áll közelebb a valós működéshez, azonban a modellezés aspektusától függően bizonyos esetekben elegendő az egyszerűbb modell használata. A hálózatban szereplő berendezéseket többkomponensű anyagáramok kapcsolják össze. Ezek az anyagáramok megkülönböztethetőek aszerint, hogy a hálózatban hol találhatóak. Annak ellenére, hogy két anyagáram összetétele megegyezik, még külön kell kezelni őket, ha más berendezéseket kapcsolnak össze. Három különböző típusú anyagáram jelenik meg a reprezentációban. Ezek a betáplálás, köztes anyagáram és a termék anyagáram. Az elnevezések a hálózatban betöltött funkcióra utalnak. A szétválasztó hálózatok szintézise azért fontos, mert számos olyan szétválasztó hálózat létezik, amely adott bemenő anyagáramokból a kívánt termék anyagáramokat állítja elő. Ezek a hálózatok különbözhetnek az alkalmazott szétválasztó berendezésekben vagy akár a közöttük lévő kapcsolatokban (anyagáramokban) is. Ennek következtében teljesen eltérő hálózati struktúrával is lehetőség nyílik egy adott SNS feladat megoldására. Természetesen ezek a lehetséges szétválasztó hálózatok különböző költségek mellett valósíthatóak meg. Az SNS során a cél meghatározni azt a hálózatot, amely a lehető legalacsonyabb költségek mellett elégíti ki az igényeket. A szakirodalom hagyományosan külön vizsgálja az SNS feladatok egyes osztályainak megoldhatóságát, azonban a felhasznált megoldási módszerek hasonló megközelítéseket használnak.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 11 A megoldó eljárás kiválasztása során legtöbbször figyelembe veszik, hogy milyen kiindulási struktúrával rendelkezik a hálózat, milyen matematikai programozási modellt kell megoldani, milyen keresési technikát kell alkalmazni, milyen költségfüggvénnyel rendelkeznek a szétválasztó berendezések. A fenti szempontok figyelembe vétele mellett három fő osztályába sorolhatóak az SNS feladatok megoldására használható módszerek. Ezek a heurisztikus, evolúciós és algoritmikus eljárások. A heurisztikus módszerek legfőbb előnye, hogy alkalmazhatóak ipari méretű feladatok megoldására is [22]. Lényegük, hogy a mérnöki tudásra és gyakorlatból szerzett információra építve döntések egy sorozatával egy jónak tekinthető megoldáshálózatot képesek megadni. Ezek a módszerek azokban az esetekben is egy elfogadható megoldást biztosítanak, amikor más módszerek túlságosan lassúnak bizonyulnak. Másrészről gyakran igényelnek kézi beavatkozást bizonyos paraméterek megadásával, és nem szolgálnak semmilyen információval arról, hogy a kapott megoldás milyen messze van az optimális megoldástól [23]. Az evolúciós módszerek a számítási igényt és a megoldás minőségét tekintve a heurisztikus és az algoritmikus eljárások közé pozícionálhatóak. Az evolúciós módszerek lényege, hogy egy lehetséges megoldásstruktúrából kiindulva javító lépések segítségével határoznak meg egyre jobb megoldásstruktúrákat. Ennek feltételeit és menetét először Westerberg és szerzőtársai publikálták [24]. Seader és Westerberg egy olyan, leszámláláson alapuló stratégiát mutatott be, amely 7 különböző heurisztikus szabály alapján hozza meg a döntéseit [25]. Később megjelentek olyan megközelítések is, amelyekben kétlépéses megoldási folyamatot használtak. Ezekben először meghatározták az optimális elrendezésű hálózatot, majd a második lépésben optimalizálták a benne található folyamatokat. Ezt az eljárást addig ismételték, amíg javulást értek el a célfüggvény értékében [26], [27], [28]. Elméletben az algoritmikus eljárások alkalmasak a feladat globális optimumának meghatározására, cserébe azonban magas számítási igénnyel rendelkeznek. Az exponenciálisan

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 12 növekvő számításigénynek köszönhetően néhány esetben már közepes méretű feladatok megoldása is gondot okozhat ezeknek az eljárásoknak. Már a 80-as évek szakirodalmában is található algoritmikus módszer SNS feladatok megoldására. Floudas egy olyan eljárást publikált, amelyben többkomponensű termékeket állított elő éles szétválasztók segítségével [29]. A bemutatott algoritmus alkalmas volt a feladat szuperstruktúrájának és NLP (Nonlinear Programming) modelljének előállítására. Quesada és Grossmann olyan hálózatok optimalizálásával foglalkoztak, amelyek keverőkből, megosztókból és lineáris feldolgozó egységekből álltak [30]. Elsősorban erőforráskezelési (pooling), keverési (blending) feladatok megoldására, valamint éles szétválasztókat tartalmazó hálózatok optimalizálására használták. A szétválasztó hálózatokban a nemlinearitás kizárólag a szétválasztó berendezések anyagegyensúlyára felírt bilineáris egyenletekben jelent meg. Heckl és szerzőtársai egy olyan algoritmikus eljárást mutattak be, amely több szeparátorcsalád bevonását tette lehetővé [31], [32]. Az eljárásuk a korábban Kovács és szerzőtársai által bemutatott [33] szigorú szuperstruktúrán alapult, ennek következtében matematikailag bizonyítottan meg tudták határozni az optimális megoldást. Mivel az SNS a PNS egy speciális alosztályának tekinthető, ezért sokak számára egy fontos kutatási iránynak bizonyult a P-gráf módszertan alkalmazása SNS feladatok esetében is. Ezt jól bizonyítja a Heckl és szerzőtársai által publikált átfogó tanulmány is, amelyben a szerző a P-gráf egy adaptációját ismerteti SNS feladatok megoldására [34]. Egy olyan módszert mutatott be, amelynek segítségével az SNS feladatok egy bizonyos osztályát át lehet alakítani PNS feladattá, majd az ismert P-gráf algoritmusok segítségével meg lehet oldani. Mások megmutatták, hogy a P-gráf módszertan alkalmas vegyipari folyamatok emissziós értékeinek csökkentésére [35], valamint regionális, megújuló forrásokat felhasználó energiaellátó láncok optimális tervezésére, miközben minimális értéken tartják a környezeti hatásokat [36]. Mindezek rendkívül fontos szerepet játszanak a szétválasztó hálózatok szintézisében is. Abban az esetben, ha a matematikai modellben nemlineáris feltételek kizárólag a műveleti egységek konkáv költségfüggvényének köszönhetően jelenek meg, akkor az előálló NLP feladat megoldható szakaszos lineáris közelítő függvények használatával. Több Branchand-Refine típusú algoritmus található a szakirodalomban, amelyek erre a módszerre épülnek, és hatékony eljárást adnak SNS feladatok megoldására [37], [38], [39].

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 13 1.2.1. SNS feladatok matematikai modellje Hagyományosan két fajta matematikai programozási modell lelhető fel a szakirodalomban SNS feladatokra vonatkozóan [30]. A két modell közös tulajdonsága, hogy tartalmaznak nemlineáris feltételeket is. Az első modell az úgynevezett kompozíció alapú modell, amelynek alapját az anyagáramok összetétele és együttes tömegárama adja. Ebben az esetben a nemlinearitás a keverők és szétválasztó berendezések anyagegyensúlyi egyenleteiben jelenik meg. Ennek következtében a megoldó algoritmus egy lokális optimum helyen beragadhat és ekkor nem képes meghatározni a globális optimumot [40]. Emellett azt is eredményezheti, hogy az eljárás semmilyen megengedett megoldást nem tud szolgáltatni. A másik lehetséges modell a komponens áram alapú modell. Ez a hálózat működését az anyagáramokon belül található komponensek tömegáramának segítségével és a megosztókhoz tartozó megosztási arányok segítségével írja fel. Itt a nemlinearitást a megosztó berendezések modellje eredményezi. A 3. fejezetben bemutatásra kerülő intervallum alapú globális optimalizálási eljárás során én is ezt a modellt használom fel. 1.3. P-gráf módszertan A P-gráf módszertan egy olyan optimalizálási keretrendszer, amely irányított páros gráfok segítségével modellezi a hálózatokat. Segítségével a folyamathálózatok struktúráinak reprezentálása egyértelműen lehetővé válik grafikai és matematikai szempontból egyaránt. A struktúrák kombinatorikai tulajdonságainak megfogalmazására egy jól kidolgozott axiómarendszer áll a rendelkezésre. Ezen axiómák mindegyike lényeges a megengedett struktúrák meghatározása során, valamint ezek adják a keretrendszerhez kidolgozott három alapvető algoritmus [13], [14], [15], [16] alapját is, amelyek ezáltal a folyamathálózat-szintézis feladatok széles spektrumában hatékonyan alkalmazhatóvá válnak. Segítségükkel végigkövethetjük a hálózatszintézis folyamatát is. Első lépésben az MSG (Maximal Structure Generation) algoritmus redukálja a kiindulási struktúrát úgy, hogy a hálózat az építőelemekből azokat válogatja ki, amelyek közvetlenül vagy közvetve részt tud venni legalább egy termék előállításában.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 14 Az SSG (Solution Structure Generation) algoritmus szisztematikusan leszámlálja az összes kombinatorikusan lehetséges megoldásstruktúrát. Emellett az egyik legfőbb gyakorlati jelentősége az algoritmusnak, hogy segítségével hatékonyan ki lehet szűrni bizonyos modellezési hibákat. Ilyen például, ha a hálózatban szerepelnek olyan funkcionális egységek, amelyek egymástól függetlenül, egymás alternatívájaként használhatóak fel, azonban egy hibás kapcsolódási pont vagy feltétel miatt a lehetséges megoldásstruktúrákban kizárólag együtt jelennek meg. Végül az ABB (Accelerated Branch & Bound) algoritmus generálja az optimális megoldásstruktúrát. Az ABB algoritmus egy jelentős előnnyel rendelkezik az általános célú optimalizáló eljárásokkal szemben. Nem csak a globális optimumot képes meghatározni, hanem az n-legjobb szuboptimális struktúrát vagy folyamatábrát is. Az n változó értékét a felhasználó az algoritmus futtatása előtt adhatja meg. Egy struktúra akkor tekinthető szuboptimálisnak, ha nem létezik olyan részhálózata, amely jobb megoldást ad, tehát 1.3.1. Alkalmazási területek A P-gráf módszertant eredetileg vegyészmérnöki területeken történő alkalmazásra dolgozták ki Friedler és szerzőtársai [13], [14], [15], [16], [17]. Azóta számos alkalommal bizonyult kivételesen hatékony eszköznek a folyamathálózat-szintézis feladatok megoldása során [41], [42], [43], [44], [45]. A módszertant egyre szélesebb körben használják, ami a szakirodalomban is nyomon követhető. A következőkben rövid áttekintést adok, hogy melyik kiemelt területeken jelent már meg, mint felhasznált keretrendszer: a döntéstámogató rendszerek fejlesztése során használt folyamatstruktúrák modellezése és reprezentálása [46], [47] katalitikus és metabolikus reakcióutak meghatározása [48], [49], [50] környezetbarát rendszerek tervezése [51] pénzügyi, gazdasági folyamatokat leíró hálózatok tervezése [52] ellátási láncok modellezése [53] [54], [55], [56], [57] ellátási láncok tervezése nem várt események figyelembe vételével [58]

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 15 regionális energiahálózatok tervezésének támogatása [59] optimális menekülési útvonalak tervezése [60], [61] 1.3.2. Folyamathálózat-szintézis feladatok modellezése Azokat a funkcionális egységeket, amelyek valamilyen tevékenységet (előállítás, reakció, szétválasztás, konverzió, stb.) végeznek a folyamathálózatban, az úgynevezett műveleti egységek segítségével lehet modellezni. Ezek a műveleti egységek felelősek azért, hogy a folyamatábrában szereplő anyag típusú pontokat feldolgozzák, áttranszformálják. Összességében a folyamathálózat célja, hogy a rendelkezésre álló nyersanyagokat a műveleti egységek segítségével a végtermékekké alakítsa át. A közben keletkező melléktermékeket sem szabad figyelmen kívül hagyni, a felhasználható melléktermékeket vissza lehet táplálni a rendszerbe, míg a káros, illetve haszontalan melléktermékek kezeléséről is gondoskodni kell. A folyamathálózat-szintézis során az anyagok egyértelműen definiálniálhatóak a komponenseik segítségével, azok koncentrációival. Ezek jelölésére az anyag típusú csúcsok szolgálnak. Az anyagokat és műveleti egységeket összekapcsoló anyagáramoknak két típusát lehet megkülönböztetni. A kapcsolódó műveleti egységek függvényében ezeket bemenő illetve kimenő anyagáramnak nevezik. Egy PNS feladatban a műveleti egységek működését a hozzá tartozó bemeneti és kimeneti anyagáramok megadásával lehet definiálni. Természetesen egy műveleti egység kimenő anyagárama egy másik műveleti egység bemenő anyagáramaként is szolgálhat. Gyártási folyamtok tervezése során előzetesen rendelkezünk azzal az információval, hogy milyen végső termékeket kell előállítani az adott nyersanyagok felhasználásával. Így a folyamathálózat-szintézis első lépése, hogy meghatározzuk azokat a műveleti egységeket és a hozzájuk kapcsolódó köztes anyagokat, amelyek feltehetően részt tudnak venni a transzformációs folyamatban.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 16 1.3.3. Struktúra reprezentáció A P-gráf egy irányított páros gráf, amely két fajta csúcsot tartalmazhat. Amint az 1.3 ábrán is látható, az anyag típusú csúcsokat körrel, míg a műveleti egység típusú csúcsokat vízszintes téglalappal jelöli. A szakirodalom az anyagpontokat M (material) típusú csúcsnak nevezi, míg a műveleti egységeket O (operating unit) típusú csúcsnak. Az élek, amelyeken nyíl mutatja az anyagáram irányát, megadják, hogy az egyes anyagból egymáshoz képest mekkora arányban használ fel az adott műveleti egység, illetve mekkora arányban állít elő. A P-gráfban szereplő műveleti egységek jelölhetnek különálló berendezéseket a hozzájuk tartozó anyagáramokkal, de akár összekapcsolódó berendezések egy csoportját is, ez a modellezés pontosságától függ. M1 M2 M3 1 kg/h 3 kg/h 10 kg/h 3 kg/h O1 O2 5 kg/h 5 kg/h M4 M5 4 kg/h 4 kg/h 7 kg/h O3 5 kg/h 1 kg/h M6 M7 1.3. ábra. P-gráfok strukturális reprezentációja.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 17 1.3.4. Strukturálisan megengedett hálózatok Egy P-gráfot akkor tekinthetünk strukturálisan megengedettnek, vagy megoldásstruktúrának, ha teljesíti a következő 5 axiómát [13], [14], [15], [16]: (S1): Minden végtermék reprezentálva van a gráfban. (S2): Egy M típusú csúcsnak kizárólag akkor nincs bemenete, ha az nyersanyagot reprezentál. (S3): Minden egyes O típusú csúcs olyan műveleti egységet reprezentál, amelyet a szintézis feladat előzetesen definiált. (S4): Minden O típusú csúcsból vezetnie kell útnak legalább egy végterméket jelölő M típusú csúcsba. (S5): Ha egy M típusú csúcs a gráfhoz tartozik, akkor ennek legalább egy O típusú műveleti egységnek a bemenetének vagy kimenetének kell lennie. Az (S1) axióma megköveteli, hogy minden terméket legalább egy műveleti egység gyártson. Az (S2) axióma szerint egy anyagot csak abban az esetben nem gyárt semmilyen műveleti egység, ha az nyersanyag. Az (S3) axiómának köszönhetően a szintézis során csak a megengedett műveleti egységek jelenhetnek meg a hálózatban. Az (S4) axióma szerint bármely műveleti egységből kell vezetnie élek sorozatának valamely termékbe. Végül, az (S5) axióma előírja, hogy ha egy anyagpont szerepel a gráfban, akkor szerepelnie kell olyan műveleti egységnek is, amely ezt az anyagot előállítja vagy felhasználja. Ezek az axiómák a folyamathálózatokhoz kapcsolódó alapvető követelményeket fogalmazzák meg, amelyek két fő célt szolgálnak. Az első, hogy segítik a kezdeti struktúra analizálását, kizárják az olyan anyagpontokat és műveleti egységeket, amelyek semmilyen körülmények között nem vehetnek részt egy megoldásstruktúrában. Másrészt lehetővé teszik, hogy a potenciális alternatív struktúrákat minimális számítási teljesítmény ráfordítása mellett megvizsgáljuk.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 18 1.3.5. Algoritmusok A P-gráf módszertanban szereplő algoritmusok hatékonyságának egyik legfőbb oka, hogy kihasznáják a PNS feladat sajátosságait. Ezek az algoritmusok támogatást nyújtanak a hálózatszintézis teljes folyamata során. 1.3.5.1. MSG - Maximal Structure Generation A polinomiális futási idővel rendelkező, az 5 axiómára épülő MSG (Maximal Structure Generation) [13], [14] algoritmus célja a matematikailag szigorú, de egyben a legegyszerűbb szuperstruktúra, azaz a maximális struktúra előállítása. Egy szintézis feladat maximális struktúrája minden olyan kombinatorikusan megengedett struktúrát tartalmaz, amely az adott nyersanyagokból a kívánt termékeket állítja elő. Így biztosított, hogy az optimális hálózat is ezek között a megengedett struktúrák között szerepel. Ezek a megengedett struktúrák széles spektrumon változhatnak az összetettségük tekintetében, a legegyszerűbbektől kezdve egészen a maximális struktúráig. Nyilvánvaló, hogy a valamilyen célfüggvénynek (legtöbbször költség minimalizálása) megfelelő optimális struktúra is a maximális struktúra része lesz, azonban ez nem szükségszerűen esik egybe a legegyszerűbb struktúrával. 1.3.5.2. SSG - Solution Structure Generation Az SSG [15] algoritmus hatékony eljárást biztosít az összes lehetséges megoldásstruktúra szisztematikus generálására, azaz bemutat minden egyes folyamatábrát, amely releváns lehet az adott tevékenységek végrehajtásában. Az SSG algoritmus kizárólag kombinatorikusan megengedett megoldásstruktúrákat generál, amelyek között szerepel a célfüggvény szerinti optimális megoldás is. 1.3.5.3. ABB - Accelerated Branch & Bound Abban az esetben, ha az SSG által generált megoldásstruktúrák száma rendkívül nagy, akkor a célfüggvény szerinti optimális struktúra meghatározása kiemelkedően időigényes feladat. A gyakorlatban a tervezőket legtöbbször csak a legjobb, vagy néhány, a legjobbhoz közel eső hálózat struktúrája érdekli. Ennek következtében egy olyan algoritmusra

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 19 van szükség, amely kizárólag ezt a néhány releváns struktúrát generálja, a többit pedig elveti. Mindez az ABB algoritmusnak köszönhetően egyszerűen megvalósítható. Mint az a nevéből is következik, alapvetően egy korlátozás és szétválasztás (Branch & Bound) [16] típusú algoritmus képezi működésének alapját. 1.3.6. Modellezés a módszertan segítségével A folyamatszintézis eredményeként adottak a hálózatban potenciálisan részt vevő műveleti egységek. Ezt követően meg kell határozni a hozzájuk kapcsolódó anyagpontokat, valamint a műveleti egységek kapacitás értékét. Ezen paraméterek segítségével már megadhatóak a műveleti egységhez tartozó kilépő és belépő anyagáramok méretei is. Mindemellett meg kell adni a rendelkezésre álló nyersanyagok mennyiségét, valamint a termékekből előállítani kívánt mennyiségeket is. Figyelembe kell venni, hogy a köztes anyagok és melléktermékek esetében a bruttó termékmennyiség nem lehet negatív, azaz minden anyagból legalább annyit kell termelni, mint amennyit a rendszer felhasznál belőlük. Abban az esetben, ha egy köztes anyag mennyiségére vonatkozó felső korlát értéke 0, akkor nem szabad belőle többet előállítani, mint amennyi felhasználásra kerül, azaz maradék nem keletkezhet a termelés során. A P-gráf reprezentáció egyértelműen jeleníti meg a PNS feladatban szereplő strukturális és kombinatorikus tulajdonságokat, valamint a kapott struktúrákat. Ha egy műveleti egység több belépő anyagárammal rendelkezik, akkor az összes anyagáramnak rendelkezésre kell állnia ahhoz, hogy a műveleti egység megfelelően működjön. Ez a viselkedés egy logikai ÉS kapcsolatot valósít meg. Abban az esetben, ha egy anyagot több, különböző műveleti egység is elő tudja állítani, akkor ezek bármilyen kombinációja kielégítheti a rá vonatkozó mennyiségi igényeket. Ez a viselkedés a logikai VAGY kapcsolatot valósítja meg. Ennek következtében például egy keverőt nem lehet O típusú csúccsal reprezentálni, mivel megkövetelné, hogy minden egyes bemenetének jelen kell lennie a keverés során, azonban a valós működés ezt nem követeli meg. Az M típusú csúcs használata során legalább az egyik forrás rendelkezésre kell, hogy álljon, de nem szükséges az összesnek, tehát ebben az esetben megfelelő megoldásnak bizonyul.

1. fejezet Szakirodalmi áttekintés 20 A műveleti egységek által reprezentált berendezések méretének becsléséhez korábbi tanulmányok vagy szimulációs szoftverek (pl. Aspen plus) eredményei használhatóak fel. A nyersanyagok és berendezések árainak meghatározásakor az aktuális piaci adatokat célszerű figyelembe venni, illetve különböző eljárások segítségével a méret függvényében becsléseket lehet végezni. Mindezt követően a hálózat teljes költségét az ABB algoritmus adja meg, amely figyelembe veszi a műveleti egységek működési költségeit, a nyersanyagok árát, valamint a beruházási költségeket is.

2. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 2.1. Bevezetés A termelési folyamatok struktúrája alapjaiban változott meg az elmúlt évtizedekben. Míg korábban egy-egy vegyipari gyártási eljárást úgy terveztek meg, hogy akár több éven keresztül is változatlan formában kerüljön végrehajtásra, addig napjainkban az állandó változás, és az ehhez történő alkalmazkodás jellemző. Úgy ítélték meg, hogy ha a korlátlanul rendelkezésre álló nyersanyagok feldolgozására megterveznek egy jól működő folyamatot, akkor az hosszú időn keresztül, változatlan formában fenntartható lesz. Ezzel szemben manapság a megújuló energiaforrások, alternatív technológiai megvalósítások kerültek előtérbe, amelyek megjelenése a modellezés során új kihívás elé állította a mérnököket. A modellben megjelenő új változók figyelembe vétele olyan nagyméretű és összetett rendszerek optimalizálását tette szükségessé, amelyeknél már nem elegendő a szakemberek gyakorlati tudására épülő heurisztikus eljárások alkalmazása, hanem olyan speciális módszerek és célszoftverek használatát igénylik, amelyek hatékonyan képesek támogatni a tervezést. 21

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 22 Kutatásaim egyik fő irányvonala az olyan összetett folyamatok vizsgálata volt, amelyek egyaránt tartalmaznak gyártó és szétválasztó tevékenységeket is. Az ilyen típusú feladatokra a továbbiakban az angol elnevezésből származtatott IPSNS (Integrated Process and Separation Network Synthesis) rövidítéssel fogok hivatkozni. Tehát az IPSNS célja, hogy egyidejűleg határozza meg a kívánt termékek előállításának és szétválasztásának módját. Korábban az ilyen feladatokat jellemzően szétbontva oldották meg, egymást követően dolgozták ki a különböző funkciókat megvalósító részeket. Ezek a szekvenciális módszerek először az optimális folyamathálózatot tervezték meg, majd ezt követően a hozzá tartozó optimális szétválasztási hálózatot. A fejezetben bemutatom az általam kidolgozott integrált módszer előnyeit a hagyományos, szekvenciális módszerrel szemben. Az IPSNS feladatok megoldásához az irodalmi áttekintés 1.3 fejezetében ismertetett P-gráf módszertant használom fel. Az SNS feladatok jellemzően olyan elemekkel rendelkeznek, amelyeket közvetlenül nem lehet a P-gráf módszertan segítségével modellezni. Ez szükségessé teszi, hogy első lépésben a szétválasztási részhálózatokat át kell konvertálni olyan formátumba, amelyet a módszertan már képes kezelni. Megmutatom, ha tiszta termékes szétválasztási feladatot tekintünk, ahol a szétválasztók költségfüggvénye fix és arányos résszel rendelkezik, akkor az átalakítás elvégezhető. Ennek érdekében bevezetem a szétválasztási részhálózatok ábrázolására a komponensáram-alapú PNS reprezentációt. Ennek feltételeit és lépéseit részletekbe menően a 2.2 fejezetben fogom ismertetni. Miután sikerült felírni külön-külön a folyamathálózathoz és szétválasztási részhálózatokhoz tartozó maximális struktúrát, fontos lépés ezek összekapcsolása annak érdekében, hogy megkapjuk az IPSNS feladat maximális struktúráját. Végül a P-gráf módszertan egyik hatékony algoritmusának, az ABB algoritmus segítségével meghatározom az integrált maximális struktúrához tartozó optimális vagy igény esetén n-legjobb megoldást. A teljes folyamatot egy valós vegyipari példán, a vinyl-klorid monomer (VCM) előállításán keresztül mutatom be a 2.5 fejezetben.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 23 A fejezethez tartozó jelölésjegyzék Anyagáramok B(k 1, k 2,..., k n ) k i A k 1, k 2,..., k n komponenseket tartalmazó betáplálás Az anyagáram i. komponense Berendezések, technológiák D(i) M(i) Re(i) R(i) S x,x+1 T ech(i) Az (i). megosztó berendezés Az (i). keverő berendezés Az (i). összetett reakciós hálózati egység Az (i). reakció Szétválasztó berendezés, amely az x. és x + 1. komponens közöt vág Az (i). gyártási technológia Anyag típusú pontok Inter(i) M ix(i) P roduct Raw(i) Sp(i) Az (i). köztes termék, amely közvetlenül felhasználható Az (i). többkomponensű köztes termék (szét kell választani) Előállítani kívánt termék Az (i). nyersanyag Az (i). melléktermék

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 24 2.2. Komponensáram-alapú P-gráf reprezentáció A fejezet során meghatározom azt az SNS feladatosztályt, amelyre az új módszer alkalmazható, valamint megadom, hogy miként lehet egy adott feladathoz tartozó maximális struktúrát felírni. Ezt követően ismertetem a konverziós lépéseket, amelyekkel megvalósítható a vizsgált SNS feladattípus P-gráf reprezentációja. 2.2.1. A vizsgált SNS feladatosztály bemutatása Az általános SNS feladatokat nem lehet átalakítani PNS feladattá, mivel olyan műveleti egységeket tartalmaznak, amelyek működése nem modellezhető a P-gráf módszertan axiómarendszerének betartása mellett. Az egyik ilyen műveleti egység a keverő berendezés, amelynek kimenetén végtelen sok féle anyag jelenhet meg, miközben a PNS feladatban egy berendezés kimenete előre definiált, véges sok féle anyag lehet. Munkám során egy olyan eljárás kidolgozását tűztem ki célul, amely elsősorban vegyipari gyártási folyamatok optimalizálására alkalmas. A vizsgált feladatosztály jellemzője, hogy a termékek előállítása során végrehajtott reakciók legtöbbször nem tisztán tartalmazzák az előállítani kívánt anyagot, hanem bizonyos melléktermékeket is tartalmaz az elegy. Ezért a reakciókat szinte mindig követi egy szétválasztási rész, amelynek feladata, hogy eltávolítsa ezeket a melléktermékeket. A gyakorlatban ezek a szétválasztó folyamatok nem 100%-os hatékonysággal működnek, mindig marad némi szennyeződés az előállított anyagokban, azonban a modellezési eljárás során ettől eltekintek, és éles szétválasztókat, valamint tiszta termékeket használok. Egy másik sarkalatos pontja a modellezési folyamatnak a berendezések költségeinek meghatározására alkalmazott költségfüggvény kiválasztása. Leggyakrabban nemlineáris, konkáv költségfüggvényt használnak a szétválasztó berendezések modellezésére. A P-gráf módszertan tetszőleges költségfüggvénnyel alkalmazható, azonban az implementált megoldó szoftverek kizárólag lineáris költségfüggvények kezelését támogatják és esetükben garantálják az optimális hálózat meghatározását. Ezért az általam kidolgozott eljárásban is lineáris költségfüggvények alkalmazása mellett döntöttem. Ez a döntés nem egyedülálló a szakirodalomban, korábban már többször használtak lineáris költségfüggvényt: Heckl [31], [34], Floudas [29], Wehe és Westerberg [62], Quesada és Grossmann [30].

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 25 Heckl és szerzőtársai korábban bemutatták [32], hogy miként lehet tiszta, illetve több komponensből álló termékeket előállító szétválasztó hálózatokat PNS feladattá átalakítani. A szerzők a modellezés során a szétválasztó berendezéseket lineáris, kizárólag arányos résszel rendelkező költségfüggvénnyel vizsgálták. Az általam bevezetett új módszer egyik újdonsága, hogy a pontosabb modellezés érdekében fix résszel rendelkező lineáris költségfüggvényt használok a szétválasztó berendezések költségének meghatározására. Ez a változtatás jelentős hatással bír az optimális hálózat meghatározása során, erre példát mutatok a 2.4 fejezetben is. Egy további jelentős különbség a hivatkozott publikációval kapcsolatban, hogy míg a szerzők az átalakított SNS feladat maximális struktúráját önállóan vizsgálták a P-gráf módszertan eszközeivel, addig jelen munkámban integráltan, egy olyan nagy hálózat részeként, amely további szétválasztási és gyártási részhálózatokat tartalmaz. A továbbiakban a vizsgált feladattípusra linfix szétválasztási feladatként hivatkozok. 2.2.2. A feladatosztály maximális struktúrája A folyamatszintézis területén használt matematikai programozási eljárások két fő lépésből épülnek fel. Az első a matematikai modell felírása, amelyet a modell megoldása követ. Az első lépésben jelenik meg maga a szintézis, míg a második lépés főként a hálózat analíziséből áll. A korai, matematikai programozásra épülő folyamatszintézis eljárások többségében a második lépéssel, az analízissel foglalkoztak kiemelten, amely feltételezte a matematikai modell rendelkezésre állását. Ezeket a modelleket legtöbbször a szuperstruktúra alapján írták fel, amely ezáltal kiemelten fontos szerepet kapott a folyamatszintézis területén [63], [64], [65], [66]. Annak ellenére, hogy a megoldás szempontjából mennyire fontos szerepet játszik a szuperstruktúra, a 90-es évekig nem vizsgálták mélyrehatóan az alapvető matematikai tulajdonságait, illetve nem adták meg a szigorú matematikai definícióját sem. Először Friedler és szerzőtársai mutattak be egy matematikai alapokra épülő, gráfelméleti megközelítést [67] a folyamatszintézis feladatok kezelésére, valamint megadtak egy polinom futási idejű algoritmust (MSG) [14], amely szisztematikusan generálja a szuperstruktúrát, ami garantáltan tartalmazza az optimális megoldást. A vizsgálatok során kiemelten vizsgálták a két kérdést, miszerint a feladat modellje tartalmaz-e felesleges műveleti egységeket, azaz a szükségesnél nem komplexebb-e a modell, valamint garantáltan tartalmaz-e minden

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 26 olyan műveleti egységet, amely szerepet játszhat az optimális struktúrában. A meghatározott szuperstruktúrát elnevezték maximális struktúrának. Egy maximális struktúra a feladathoz tartozó összes, kombinatorikusan lehetséges megoldásstruktúra unióját jelöli. Ebben a fejezetben megadok egy olyan eljárást, amely a linfix szétválasztási feladat speciális tulajdonságait kihasználva algoritmikusan generál maximális struktúrát. A jobb áttekinthetőség érdekében ismételten kiemelem a linfix szétválasztási feladat meghatározó tulajdonságait: 1. A hálózatban éles szétválasztó berendezések szerepelnek. 2. A szétválasztó berendezések lineáris, fix részt tartalmazó költségfüggvénnyel rendelkeznek. A hálózat költségét a szétválasztó berendezések költségének összege adja. 3. A szétválasztási feladat során egy betáplálásból tiszta termékeket kell előállítani. Minden komponens külön termékként jelenik meg. A maximális struktúra helyességét két lépésben bizonyítom. Az első lépésben megmutatom, hogy egy ilyen SNS feladathoz tartozó optimális megoldásstruktúra milyen tulajdonságokkal rendelkezik. Ezt követően megadok egy olyan algoritmust, amely szisztematikusan állít elő egy olyan maximális struktúrát, amely garantáltan tartalmazza az összes ilyen tulajdonsággal rendelkező megoldásstruktúrát. Jelölje az n komponensből álló betáplálást B(k 1, k 2,..., k n ). A komponensek szétválasztását egy szétválasztó család tagjainak segítségével lehet végrehajtani. n komponens esetén, n 1 különböző szétválasztó berendezés áll rendelkezésre, ahol S x,x+1 jelöli az x. és x + 1. komponensek között vágó berendezést. Ekkor az optimális megoldásstruktúrára a következő tulajdonságok érvényesek: 1. Állítás: A linfix szétválasztási feladat esetében az optimális megoldásstruktúra minden szétválasztó berendezéstípusból legalább egyet tartalmaz. Bizonyítás: Egy n komponensből álló betáplálást n darab tiszta termékre kell szétbontani. Ez kizárólag úgy lehetséges, ha minden szomszédos komponenspár

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 27 között vágás történik. Ehhez az összes, n 1 féle szétválasztó berendezésből legalább egyet fel kell használni. 2. Állítás: Az optimális megoldásstruktúra minden szétválasztó berendezéstípusból legfeljebb egyet tartalmaz. Bizonyítás: Tegyük fel, hogy az S ki,k i+1 szétválasztó 2-szer szerepel a hálózatban. Ekkor tekintsük a betáplálástól távolabb eső berendezést. Ennek a bemenő anyagárama a korábbi S ki,k i+1 szétválasztó tevékenységének köszönhetően az {k 1... k i } vagy {k i+1... k n } komponensek egy részhalmazát tartalmazza. Ennek következtében a vizsgált szétválasztó nem hajt végre valós szétválasztást a bemenetén. Így a szétválasztó elhagyásával csökkenthető a hálózat teljes költsége úgy, hogy a termékek változatlanok maradnak. Ezt szemlélteti a 2.1 ábra a 4 elemű R(A, B, C, D) betáplálás esetén. A szaggatott vonal jelzi, hogy az A, B komponenseket tartalmazó anyagáram közvetlenül beköthető az S A,B szétválasztóba a második S B,C szétválasztó kihagyásával. Ekkor a hálózat ugyanazokat a termékeket állítja elő, csak olcsóbban (a második S B,C szétválasztó költségeivel kevesebb). A B C D S B,C A B C D S B,C S C,D A B C D S A,B A B 2.1. ábra. Ismétlődő szétválasztó berendezés kihagyása.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 28 3. Állítás: Az optimális megoldásstruktúra nem tartalmaz bypasst. Bizonyítás: A bypass egy közvetlen áramot jelent a betáplálástól a termékig. Ha lenne bypass az optimális struktúrában, akkor a többkomponensű betáplálás közvetlenül a termékbe lenne vezetve, ami ellentmond a tiszta termék feltevésnek. 4. Állítás: Létezik olyan optimális megoldásstruktúra, amely nem tartalmaz megosztó berendezést. Bizonyítás: Az állítás bizonyítása indirekt úton történik. Tegyük fel, hogy minden optimális megoldásstruktúra tartalmaz megosztó berendezést. Jelölje D a megosztót, amelynek bemenete {k i, k i+1,..., k l 1, k l }, ahol 1 i, l k. A megosztó kimenetei az {λ k i, λ k i+1,..., λ k l 1, λ k l } és {(1 λ) k i, (1 λ) k i+1,..., (1 λ) k l 1, (1 λ) k l } anyagáramok, ahol 0 λ 1. A megosztó berendezések alapvető működéséből következik, hogy a megosztás során nem változtatja meg a komponensek arányát, kizárólag a teljes anyagáram méretét csökkenti λ és 1 λ arányokban. Ennek következtében a kimenetek komponens-aránya is megegyezik, így mindkét kimenethez ugyanazt a szétválasztó hálózatot kell felépíteni. Ilyen esetben a megosztó elhagyásával csökkenthető a teljes költség, mert a szétválasztók költségfüggvényének fix része miatt két kisebb szétválasztó költsége több lesz, mint egy nagyé, tehát a hálózat nem lehet optimális. Az 1. és 2. állításból következik, hogy az optimális megoldás minden szétválasztó típust pontosan egyszer tartalmaz, valamint nem tartalmaz bypasst és megosztó berendezést sem, tehát a szétválasztó berendezések alkalmazásának megfelelő sorrendjét kell meghatározni. A második lépésben a maximális struktúraként egy olyan egyszerű fastruktúrát építek fel, amely tartalmazza a szétválasztó berendezések összes lehetséges sorrendjét. Az algoritmus a következő lépéseket hajtja végre: Maximális struktúra generáló algoritmus 1. Felveszem a betáplálást, mint anyagáramot. Ez lesz a fa gyökere. 2. Megosztó berendezések segítségével az n komponensű anyagáramot felbontom n 1 anyagáramra. 2 komponens esetén nincs szükség megosztóra. (Korábban bemutattam, hogy az optimális struktúra nem tartalmaz megosztót, de a szuperstruktúra

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 29 még tartalmazhat. Az optimalizálás után azt kapjuk, hogy a szuperstruktúrában lévő megosztóknak csak egy kimenete lesz, vagyis a megosztó elhagyható.) 3. Minden keletkező anyagáramot bekötök egy szétválasztó berendezésbe, ahol az első berendezés az első és a második, a második berendezés a második és harmadik komponens között vág, stb. 4. A keletkező kimeneteket felveszem anyagáramként. 5. Minden új anyagáramra végrehajtom a 2. és 3. lépést mindaddig, amíg minden anyagáram egyetlen komponensből nem áll. 6. Az azonos komponenseket keverők segítségével egyesíteni kell. A keverők kimenetei jelentik a termékeket. A B C D Algoritmus lépés 1 2 S A,B S B,C S C,D 3 A B C D A B C D A B C D 4 2 S B,C S C,D S A,B S C,D S A,B S B,C 3 B C D B C D A B C D A B C A B C 4 S C,D S B,C S B,C S A,B 3 C D B C B C A B 4 2.2. ábra. A maximális struktúra felépítésének lépései egy 4 komponensű betáplálás esetén. Az algoritmus a 2.2 ábrán látható faszerkezetet szintenként építi fel. A jobb oldalon látható számok jelzik, hogy az algoritmus melyik lépése került végrehajtásra az adott

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 30 szint előállítása során. A pirossal jelölt anyagáramok már csak egyetlen komponenst tartalmaznak, így azok már végterméknek tekinthetőek. A végleges maximális struktúra eléréséhez ezeket a folyamokat kell egyesíteni a keverők segítségével. A hálózatban szereplő megosztó berendezések kizárólag a lehetséges sorrendek közötti választást teszik lehetővé, valódi megosztást nem hajtanak végre a 4. állítás következtében. 2.2.3. A szétválasztó hálózatok építőelemeinek átalakítása Az SNS feladatok egyik legfőbb jellemzője, hogy a hálózatban szereplő anyagáramok több komponensből épülnek fel, valamint bizonyos berendezések hatására az anyagáramok felépítése megváltozhat. Ilyen például a szétválasztó berendezés, amely a bejövő anyagáramon szétválasztást hajt végre legtöbbször valamilyen fizikai vagy kémiai tulajdonság alapján, majd a komponensek egy része az egyik, míg más része a másik kimeneten halad tovább. Ahhoz, hogy reprezentálni lehessen az anyagáramok komponens összetételét a P-gráfok segítségével is, bevezettem a komponensáram-alapú P-gráf reprezentációt. A reprezentáció egyik legfőbb tulajdonsága, hogy a hagyományos P-gráf elemek segítségével lehet a szétválasztó hálózatokra jellemző berendezéseket és anyagáramokat komponensenként megjeleníteni. Ez nagyban elősegíti a hálózat átláthatóságát és az egyes komponensek mozgásának nyomon követését. A következőkben ismertetem, hogy a szétválasztási feladatokban szereplő egyes részeket miként lehet reprezentálni komponensáram-alapú P-gráfok segítségével. 2.2.3.1. Anyagáramok Egy n komponensből álló anyagáramot a (k 1, k 2... k n ) vektorral adom meg, ahol minden k i R + az áramban szereplő i. komponens mennyiségét határozza meg. A teljes anyagáram mennyiségét a komponensek mennyiségének összege adja meg. A rendelkezésre álló szétválasztási eljárásoknak megfelelően a komponenseket valamilyen módon rendezettnek tekintem. A hagyományos SNS reprezentáció során egy anyagáramot irányított éllel jelölök, amelyen feltüntetem a komponens-összetételét.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 31 S (k1,k2,k3) k1 k2 k3 S (k1,k2,k3) 2.3. ábra. Ugyanazon három komponensből álló anyagáram SNS és P-gráf reprezentációja. A komponensáram-alapú P-gráf esetében minden egyes komponenst egy külön éllel reprezentálok, viszont ezeket az éleket együtt kezelem, mivel közösen reprezentálják az adott anyagáramot. A 2.3 ábra mutatja be, hogy miként lehet átalakítani egy három komponensből álló (k 1, k 2, k 3 ) anyagáramot. 2.2.3.2. Szétválasztó berendezések A szétválasztó berendezések a belépő anyagáramot pontosan két kilépő anyagárammá választják szét valamilyen kémiai vagy fizikai tulajdonság alapján. A 2.4 ábra egy egyszerű, éles szétválasztót mutat be, amely a három komponensből álló belépő anyagáramot a második és harmadik komponens között választja szét. A PNS konverzió feltétele, hogy a vizsgált szétválasztó hálózat maximális struktúrájában csak véges sok féle összetétellel rendelkező anyagáram szerepeljen. A szétválasztó berendezések képesek megváltoztatni az összetételt, de mivel éles szétválasztókkal modellezzem ezeket a berendezéseket, ezért egy komponensáram méretétre kétféleképpen lehet hatással. A szétválasztás típusától függően az adott komponens méretét 0-ra csökkenti az anyagáramban, vagy pedig változatlanul hagyja. Ez a viselkedés lehetővé teszi a szétválasztó berendezések P-gráf reprezentációját. A komponensáram-alapú P-gráf reprezentáció esetében a szétválasztót egy hagyományos műveleti egységgel jelölöm, azonban a kilépő komponensáramokat már a szétválasztásnak megfelelően külön kezelem. Ez a gyakorlatban annyit jelent, hogy külön-külön egy

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 32 S (k1,k2,k3) S (k1,0,0) k1 k2 k3 S (k1,k2,k3) S1 S1 S (0,k2,k3) k1 k2 k3 S (k1,0,0) S (0,k2,k3) 2.4. ábra. Egy szétválasztó berendezés hagyományos és P-gráf reprezentációja. A berendezés az első és második komponens között hajt végre szétválasztást. műveleti egység bemenetét képezik, vagy termékként jelennek meg. A 2.4 ábra az említett három komponensből álló anyagáramot szétválasztó berendezés új reprezentációját is tartalmazza. 2.2.3.3. Keverő berendezések Jelen munkám során olyan tiszta termékes SNS feladatokkal foglalkozom, ahol az éles szétválasztó berendezések lineáris, fix részt tartalmazó költségfüggvénnyel rendelkeznek. Heckl és szerzőtársai megmutatták [34], hogy lineáris költségfüggvény esetén létezik olyan optimális megoldás, amelyben keverők kizárólag közvetlenül a termékek előtt fordulnak elő. Ez egy fontos tulajdonság, mivel a keverő berendezések azok, amelyek meg tudják változtatni az anyagáramok összetételét. Abban az esetben, ha csak a tiszta termékek előtt helyezkednek el, nem kell attól tartani, hogy a keverők a bemenetekből tetszőleges összetételű anyagot létre tudnak hozni [32]. Ennek köszönhetően már lehet ábrázolni az anyagpontokat a P-gráf módszertan segítségével is. Akkor, ha az SNS feladat több betáplálással rendelkezik, szükség lehet keverő berendezések használatára. Tekintsük a következő példát: a hálózat tartalmaz két olyan anyagáramot, amelyeken ugyanazokat a szétválasztási lépéseket kell végrehajtani. A kizárólag arányos részt tartalmazó költségfüggvény esetében megengedett volt, hogy bár a gyakorlatban ugyanazokat a berendezéseket használjuk a szétválasztásra, a modellben teljesen

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 33 külön kezeljük vagy összevonjuk őket [34]. Ha egy 100kg/óra és egy 200kg/óra hozammal rendelkező anyagáramon ugyanazt a szétválasztást kell végrehajtani, akkor megegyezik a teljes költség a következő két esetben: külön-külön elvégezzük a szétválasztást és összeadjuk a költségeket, az összevont, 300kg/ óra hozammal rendelkező anyagáramon hajtjuk végre a szétválasztást. Fix részt tartalmazó költségfüggvény esetében ez már nem valósítható meg, mivel ekkor a fix részt kétszer is hozzáadja a teljes költséghez, holott elegendő lenne egyszer. Ennek a problémának a kezelésére egy speciális módszert vezettem be az olyan keverő berendezések modellezésére, amelyek nem közvetlenül termékek előtt helyezkednek el. A módszer részletes bemutatása a 2.3.6 fejezetben található meg. 2.2.3.4. Megosztó berendezések Az egyszerű megosztó berendezések a belépő anyagáramot úgy továbbítják a két kimenetükre, hogy közben a komponensarányok változatlanok maradnak, tehát ugyanaz lesz, mint a belépő anyagáramnál. A gyakorlatban ez egy olyan egyszerű feladatot jelent, amelyre nem szoktak speciális berendezéseket alkalmazni, ezért legtöbbször a művelet költségétől is el szoktunk tekinteni. Ennek ellenére a modellezés során a megosztó berendezések anyagegyensúlyához kapcsolódóan nemlineáris feltételek jelennek meg. Ezt részletesebben a 3. fejezetben is ismertettem. A 2.2.2 fejezetben bebizonyítottam, hogy létezik olyan optimális megoldásstruktúra tiszta termékes éles, fix részt tartalmazó, lineáris költségfüggvényű SNS feladatok esetében, amely kizárólag olyan megosztókat tartalmaz, amelyek nem végeznek valós megosztást, a teljes bemenetüket vagy az első, vagy a második kimenetükre továbbítják, tehát egy kizáró vagy műveletet valósítanak meg. Ezeknek a berendezéseknek a P- gráf reprezentációja könnyen megvalósítható, elegendő a kérdéses anyagáramhoz tartozó komponenseket reprezentáló anyagpontokból annyi kimenő élt felvenni, ahány lehetséges alternatívát szeretnénk megvalósítani. Természetesen kettőnél több felé is irányítható a belépő anyagáram, ám ekkor az SNS reprezentációban több megosztó berendezést kell összekapcsolni. A 2.5 ábra a részén felül látható a hagyományos SNS megvalósítás és

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 34 alatta a P-gráf reprezentációja. Hasonlóan, a három kimenetre vonatkozó megvalósítás látható a 2.5 ábra b részén. Analóg módon mindkét esetben felépíthető a megosztás tetszőleges számú kimenet esetén. in(a,b,c) D1 out1(a 1,b 1,c 1 ) out2(a 2,b 2,c 2 ) in(a,b,c) D2 D3 out1(a 1,b 1,c 1 ) out2(a 2,b 2,c 2 ) out3(a 3,b 3,c 3 ) in(a,b,c) a b c a b c D1 D23 a 1 b 1 c 1 a 2 b 2 c 2 out1(a 1,b 1,c 1 ) out2(a 2,b 2,c 2 ) (a) a 1 b 1 c 1 a 2 b 2 c 2 a 3 b 3 c 3 out1(a 1,b 1,c 1 ) out2(a 2,b 2,c 2 ) out3(a 3,b 3,c 3 ) (b) 2.5. ábra. A két (a) és három (b) kimenetű megosztó berendezések hagyományos és P-gráf reprezentációja. 2.3. Az IPSNS feladat megoldási folyamata A komponensáram-alapú P-gráf reprezentáció egyik fontos alkalmazási területét az IPSNS feladatok modellezése és megoldása jelenti. Ez esetben is a PNS feladatokra jellemző eljárást követem a megoldás során. Először létrehozok egy olyan maximális struktúrát, amely tartalmaz minden lehetséges megoldásstruktúrát, így az optimális megoldást is. Ezt követően felírom a maximális struktúrához tartozó matematikai modellt. Ennek megoldásával meghatározom az optimális struktúrát. Az általam elért eredmény a maximális struktúra új módszerrel történő meghatározásában jelenik meg, az optimális megoldást a P-gráf módszertan részét képező ABB algoritmus segítségével határozom meg.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 35 A 2.6 folyamatábra segítségével végigkövethetjük egy IPSNS feladat megoldását. A továbbiakban bemutatom a megoldási folyamat egyes lépéseit, az új eredményeket tartalmazó részeket pedig részletesebben ismertetem egy egyszerű mintafeladat segítségével. Start Technológiák szétbontása termelő és szétválasztási folyamatokra Technológiákat tartalmazó maximális struktúra felírása Komponensáram-alapú P-gráf reprezentáció SNS-hez Szétválasztási feladat felírása A gyártó és szétválasztó hálózat összekapcsolása Szétválasztási feladat maximális struktúrája MILP modell felírása és megoldása Vége 2.6. ábra. Az IPSNS feladat megoldásának folyamatábrája. Egy teljes termelési hálózat a különböző gyártási technológiák összekapcsolásával írható fel. Egy gyártási technológia alatt nem csak egy specifikus berendezés működése érthető, hanem egy összetett folyamat, amely akár több lépésből is állhat. Példaként tekintsük a 2.5 fejezetben ismertetett valós vegyipari példában szereplő egyik ilyen folyamatot. A hivatkozott szakirodalomból vett példában [68] Re1 jelöl egy úgynevezett reakciós egységet. Ez az egység egy összetett folyamatot jelöl, a direkt klórozó reaktort, amely több berendezésből épül fel. Az etilén direkt klórozása során a tökéletesen kevert tank

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 36 reaktort (CSTR) és a dugós áramlású reaktort (PFR) a keletkezett etilén-diklorid (EDC) tisztítása követi. Ez két desztillációs oszlop segítségével valósul meg, az egyik felel a könnyű, a másik a nehéz melléktermékek elválasztásáért. Az, hogy milyen részletességgel kerül ábrázolásra egy ilyen folyamat, az alkalmazott modellezés finomságától függ. Lehet akár egyetlen műveleti egységgel jelölni az egész folyamatot, de akár minden egyes fizikai berendezés külön-külön is megjeleníthető a hálózatban. A részletesebb modell pontosabban közelíti a valós működést, de figyelembe kell venni, hogy megnő a megoldandó optimalizálási feladat bonyolultsága is. Az ilyen összetett gyártási technológiákra jellemző, hogy a lépések sorrendje nem minden esetben kötött. Az előző példát alapul véve, az alkalmazott desztilláló oszlopok technológiailag nem kötik meg, hogy milyen sorrendben kell a könnyű és nehéz melléktermékeket szétválasztani az etilén-dikloridtól. A szétválasztási lépések sorrendje döntő befolyással bír nem csak az adott folyamatra (etilén direkt klórozása), hanem akár az egész termelési hálózatra is. Ez tette szükségessé, hogy a termelő hálózat szintézis vizsgálatát kibővítsem a szétválasztási hálózatok szintézisével, egy egészként vizsgálva a teljes hálózatot és keresve az optimális megoldásstruktúrát. A továbbiakban egy példán keresztül mutatom be, hogy a termelés során felhasználható adott gyártási technológiák ismeretében miként lehet felírni egy olyan integrált hálózatot, amelynek további vizsgálatával meghatározható a kívánt termékeket előállító optimális megoldásstruktúra. A mintafeladat három különböző gyártási technológiát tartalmaz, amelyeket a könnyebb követhetőség érdekében rendre Tech1, Tech2, Tech3 jelöléssel láttam el. Minden gyártási technológia esetében ismert, hogy mely anyagok felhasználásával milyen anyagokat állítanak elő. A feladatban előforduló anyagokat a következőképpen jelölöm: Nyersanyagok: Raw1, Raw2 Termékek: az előállítani kívánt terméket a Product jelöli, a melléktermékeket (SideProduct) Sp1, Sp2, Sp3, Sp4. A vizsgált termelési folyamat során ezek közül az Sp3 mellékterméket használom fel ismét, a többi melléktermék jelen esetben nem releváns.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 37 Köztes termékek: a köztes termékek jelölésére két különböző elnevezést használok, amely szintén utal azok felhasználási módjára. Mix1 és Mix2 jelölik a reakciók által előállított köztes anyagokat, amelyek még tartalmazzák a melléktermékeket, azaz több komponensből állnak. Ezek akkor fognak megjelenni a hálózatban, amikor felveszem a szétválasztásokat jelölő műveleti egységeket is. Inter1 jelöli azt a köztes terméket, amely már átesett a szétválasztási eljáráson és már csak egyetlen komponenst tartalmaz, amely bemenetként szolgál egy másik reakciónak. 2.3.1. A technológiák szétbontása termelő és szétválasztási folyamatokra A 2.7 ábra mutatja be a gyártási technológiák P-gráf reprezentációját (kezdetben egy durva modellezést használok, minden technológiát egy műveleti egységgel jelölök). A 2.7 ábrán látható, hogy milyen bemenetekkel és kimenetekkel rendelkeznek az egyes technológiák. Például a T ech3 technológia a Raw2 nyersanyagot felhasználva előállít 3 különböző anyagot. Ezek közül a P roduct jelöli a teljes termelés kívánt végtermékét, az Sp4 és Sp3 anyagpontok pedig egy-egy mellékterméket. Ezek közül az Sp3 a T ech1 technológia segítségével hasznosítható, mivel annak az egyik szükséges bemeneteként jelenik meg. Ahhoz, hogy vizsgálni lehessen egy-egy technológia pontos működését és a teljes termelő hálózatra gyakorolt hatását, részletesebben kell megjeleníteni őket. A finomabb modell felírásának első lépése, hogy elkülönítem a technológiákban rejlő termelő és szétválasztási folyamatokat. Azokban a technológiákban, ahol megjelenik mindkét típusú művelet, a korábbi, technológiát jelképező műveleti egységet szétbontom két műveleti egységgé. Ezek közül az első jelöli a termelő tevékenységet, a második a szétválasztás folyamatát. Ezeket egy olyan anyagponton keresztül kell összekapcsolni, amely a termelés során keletkező nem tiszta terméket (elegyet) és a szétválasztási fázis bemenetét jelképezi. A 2.7 ábra mutatja be, hogy a példában szereplő három technológia esetében miként zajlik ez a lépés. Az említett köztes anyagokat a Mix1, Mix2 és Mix3 anyagpontok jelölik, az egyes termelő és szétválasztó folyamatokat pedig rendre a P rod_proc1, Sep_proc1, a P rod_proc2, Sep_proc2 valamint a P rod_proc3, Sep_proc3 műveleti egységek.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 38 Sp3 Raw1 Inter1 Raw2 Tech1 Tech2 Tech3 Sp1 Inter1 Sp2 Sp3 Product Sp4 Sp3 Product Sp4 Sp3 Raw1 Inter1 Raw2 Prod_proc1 Prod_proc2 Prod_proc3 Mix1 Mix2 Mix3 Sep_proc1 Sep_proc2 Sep_proc3 Sp1 Inter1 Sp2 Sp3 Product Sp4 Sp3 Product Sp4 2.7. ábra. A rendelkezésre álló technológiák szétbontása termelő és szétválasztó folyamatokra. 2.3.2. A technológiákat tartalmazó maximális struktúra felírása A következő lépésben az MSG algoritmus segítségével összekapcsolom ezeket a részhálózatokat és létrehozom a maximális struktúrát. Ez a maximális struktúra még nem a végleges változat, mivel az egyes gyártási és szétválasztási folyamatok nincsenek teljes részletességgel ábrázolva. A későbbiekben ezeket a szétválasztási folyamatokat jelképező műveleti egységeket fogom helyettesíteni a hozzá tartozó szétválasztási hálózat maximális struktúrájával. Ennek köszönhetően a modellben nem rögzítjük előre a szétválasztási folyamatban szereplő műveletek sorrendjét, hanem az optimalizálás során, ha a feltételek úgy követelik meg, akkor azok meg is változhatnak. A technológiákat tartalmazó maximális struktúra látható a 2.8 ábrán. A P roduct terméket a P rod_proc2 és P rod_proc3

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 39 gyártási folyamatok állítják elő. Mielőtt a kész termék rendelkezésre állna, a Sep_proc2- vel jelölt szétválasztási folyamaton át kell esnie, amely eltávolítja belőle az Sp3 és Sp4 melléktermékeket. A P rod_proc2 termelő folyamathoz szükséges Inter1 bemenetet a P rod_proc1 gyártó folyamat állítja elő és a Sep_proc1 szétválasztási folyamat során választják el az Sp1 és Sp2 melléktermékektől. Sp3 Raw1 Prod_proc1 Mix1 Sep_proc1 Sp1 Inter1 Sp2 Raw2 Prod_proc2 Prod_proc3 Mix2 Sep_proc2 Product Sp4 2.8. ábra. A technológiákat tartalmazó maximális struktúra. 2.3.3. Szétválasztási feladat felírása Az egyes szétválasztási folyamatokhoz tartozó maximális struktúrákat nem külön-külön írom fel, hanem egyetlen szétválasztási feladatnak tekintem őket, és egyben határozom meg. Ennek az az oka, hogy lehet kapcsolat a szétválasztási folyamatok között, amit csak akkor lehet figyelembe venni, ha egy feladatként kezelem őket. Ilyen a példában szereplő Sep_proc2 és Sep_proc3 szétválasztási folyamat, amelyek valójában ugyanazokat a szétválasztó berendezéseket használják, mivel a M ix2 és M ix3 bemenő elegyek ugyanazokból a komponensekből épülnek fel, azonban eltérő arányokban. Ezt a fontos

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 40 tulajdonságot jelölni kell a struktúrában, mivel jelentős hatással bír a teljes költséget tekintve. Mint korábban leírtam, tiszta termékes, fix részt tartalmazó lineáris költségfüggvényű szétválasztó berendezéseket felhasználó szétválasztási hálózatokkal modellezünk. Ezek a feladatok a betáplálások összetételével, a termékekkel és a lehetséges szétválasztó berendezésekkel adhatóak meg. Az előző lépésben meghatározott maximális struktúra alapján a következő szétválasztási feladat írható fel: A Sep_proc1 szétválasztási folyamathoz tartozó betáplálás a M ix1 = [Sp1, Inter1, Sp2]. A termékek, amelyeket előállít, az Sp1, Inter1 és Sp2. Mivel tiszta termékeket kell gyártani, ezért ehhez két fajta szétválasztó berendezést kell felhasználni. Az egyik az első és a második komponens között vág, a másik a második és a harmadik között. Ezek rendre a S11 = [Sp1 Inter1, Sp2] és S12 = [Sp1, Inter1 Sp2]. A Sep_proc2 szétválasztási részhálózathoz a M ix2 = [Sp3, P roduct, Sp4] betáplálás tartozik. Itt azonban figyelembe kell venni, hogy két olyan reakció is van, a P rod_proc2 és P rod_proc3, amelyek egyaránt a M ix2 anyagáramot állítják elő. Mivel két különböző reakcióról van szó, ezért feltételezhető, hogy az általuk előállított két anyagáram eltérő arányban tartalmazza ugyanazokat a komponenseket. Ahhoz, hogy ezt megfelelően lehessen kezelni, külön betáplálásként kell kezelni a két anyagáramot (jelölje ezeket M ix2_2 és M ix2_3). Amennyiben az optimalizálás során azt az eredményt kapom, hogy a két betáplálást ugyanabban a sorrendben kell szétválasztani, akkor egy keverő berendezéssel (M 1) egyesíteni lehet őket. Ha nem ugyanaz az ideális szétválasztási sorrend, akkor továbbra is külön kell kezelni a két anyagáramot. A tiszta termékeket rendre Sp3, P roduct és Sp4 jelöli. A szükséges szétválasztó berendezéseket pedig S21 = = [Sp3 P roduct, Sp4] valamint S22 = [Sp3, P roduct Sp4]. A szétválasztási feladat a 2.9 ábrán látható kimenetekkel és bemenetekkel rendelkezik. A szétválasztási feladat mérete bizonyos esetekben csökkenthető. Ha olyan kimenet jelenik meg, amely több, szomszédos (valamely szétválasztási tevékenység szerint) komponensből áll, akkor ezeket nem szükséges külön-külön reprezentálni, hanem össze lehet

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 41 Mix2_2=[Sp3_R2, Product_R2, Sp4_R2] Mix2_3=[Sp3_R3, Product_R3, Sp4_R3] Mix1=[Sp1, Inter1, Sp2] Szétválasztási hálózat Sp1 Inter1 Sp2 Sp3 Product Sp4 2.9. ábra. A szétválasztási feladat bejövő és kimenő anyagáramai. vonni egy anyagponttá. Például, ha egy három komponensű elegyet kell úgy szétválasztani, hogy kettő komponens kerül az egyik termékbe és a harmadik komponens a másik termékbe, akkor ez modellezhető két anyagponttal és egy szétválasztó berendezéssel. 2.3.4. Szétválasztási feladat maximális struktúrája A szétválasztási feladathoz tartozó maximális struktúrát a 2.2.2 fejezetben ismertetett algoritmus segítségével generálom. A 2.10 ábrán látható az előállított maximális struktúra. A baloldalon találhatóak a betáplálások, a jobb oldalon pedig a tiszta termékek, a két oldal között pedig a lehetséges szétválasztási sorrendek. A 2.10 ábrán S11 jelöli azt a berendezést, amely a Mix1 anyagáram esetében az első és a második komponens között tud vágni, S12 pedig azt a berendezést jelöli, amely a második és harmadik komponens között. Hasonlóan, a M ix2_r2 és M ix2_r3 anyagáramoknál S21 az első és második, míg S22 szétválasztó a második és harmadik komponens között választ szét.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 42 S11 S12 M3 M4 Sp1 0 0 0 Inter1 0 Mix1= Sp1 Inter1 Sp2 D1 S11 M5 0 0 Sp2 S12 Sp3_R2 Mix2_2= Product_R2 Sp4_R2 D2 M1 S21 S22 M6 Sp3 0 0 Sp3_R3 Mix2_3= Product_R3 Sp4_R3 D3 M2 S22 S21 M7 M8 0 Product 0 0 0 Sp4 2.10. ábra. A szétválasztási feladat maximális struktúrája. 2.3.5. Komponensáram-alapú P-gráf reprezentáció SNS-hez A 2.2 fejezetben leírtak szerint átalakítottam az SNS feladat szuperstruktúrájában szereplő komponenseket a P-gráf reprezentációban szereplő elemek segítségével. Ennek eredménye látható a 2.11 ábrán.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 43 A létrehozott komponensáram-alapú P-gráf reprezentáció két független részhálózatból áll. Az anyagpontok és műveleti egységek létrehozása során fontos az olyan elnevezések használata, amelyek utalnak a csúcs hálózatban betöltött szerepére. A termelő folyamatok mindegyike egyetlen rekacióból áll. Ezek az R1 (P rod_proc1), R2 (P rod_proc2) és R3 (P rod_proc3). A jelölések során ezekre a reakciókra hivatkozom. Sp1_in Inter1_in Sp2_in S11_A S12_B Inter1_mid_A Sp2_mid_A Sp1_mid_B Inter1_mid_B S12_A S11_B Sp1_out Inter1_out Sp2_out Sp3_R2_in Product_R2_in Sp4_R2_in Sp3_R3_in Product_R3_in Sp4_R3_in S21_R2_A S22_R2_B S21_R3_A S22_R3_B Product_R2_mid_A Sp4_R2_mid_A Product_R2_mid_B Sp3_R2_mid_B Sp4_R3_mid_A Product_R3_mid_A Sp3_R3_mid_B Product_R3_mid_B S22_R2_A S21_R2_B S22_R3_A S21_R3_B Sp3_out Product_out Sp4_out 2.11. ábra. A szétválasztó részhálózatok komponensáram-alapú P-gráf reprezentációja.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 44 Az anyagpontok esetében az elnevezés a következőképpen épül fel: 1. a komponens neve, 2. a termelő reakció neve, ha több reakció kimenetén is szerepelhet ez a komponens, 3. egy azonosító, amely meghatározza, hogy a szétválasztás melyik fázisában szerepel az anyagpont, lehet in (a belépő anyagáramban), out (kilépő anyagáramban) vagy mid (köztes anyagpont) 4. azonosító, amely megadja, hogy melyik szétválasztási sorrendben szerepel az anyagpont (A, B, C...). A 2.11 ábrán két sorrendet különböztetünk meg az alsó részhálózatban, ahol A jelöli az S21 S22 sorrendet, míg B jelöli az S22 S21 sorrendet. A műveleti egységek elnevezése: 1. a szétválasztó típusának azonosítója, 2. a termelő reakció neve, ha több reakció kimenetén is szerepelhet ez a komponens, 3. azonosító, amely megadja, hogy melyik szétválasztási sorrendben szerepel a műveleti egység (A, B, C...). A fenti nevezéktan segítségével lehetővé válik a P-gráf reprezentáció elemeinek egyértelmű azonosítása. Például Sp4_R2_mid_A jelöli azt az R2 reakciót követő Sp4 komponenst, amely az A szétválasztási sorrend köztes anyagpontjaként jelenik meg. Az S21_R3_A műveleti egység az SNS maximális struktúrájában szereplő S21 szétválasztó berendezést reprezentálja az A szétválasztási sorrendben, az R3 reakciót követően. 2.3.6. A termelő és szétválasztó hálózatok összekapcsolása A termelő és szétválasztó részhálózatok összekapcsolására bevezetek új, úgynevezett dekompozíciós műveleti egységeket. Segítségükkel lehet szétbontani a termelő részhálózatok kimeneteként megjelenő, több komponenst tartalmazó anyagáramokat komponenseikre. Ezeket a 2.14 ábrán látható integrált maximális struktúrában a Decomp1, Decomp2, Decomp3 műveleti egységek jelölik. A 2.12 ábrán kiemelten mutatom be a

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 45 hálózatban szereplő Decomp1 műveleti egységet és környezetét. Ezen műveleti egységeknek nincs költsége, mivel nem valós berendezést jelölnek, hanem kizárólag a modellezés miatt szükségesek. Mivel a bemeneten található anyagáramok összetétele pontosan ismert, ezért a kimenő élek súlya is egyértelműen meghatározható. Mix1 Decomp1 Sp1_in Inter1_in Sp2_in 2.12. ábra. A Decomp1 műveleti egység felbontja a M ix1 anyagáramot komponenseire. A dekompozíciós műveleti egységek még egy fontos célt szolgálnak, amely akkor kerül előtérbe, ha több olyan anyagáram is szerepel a hálózatban, amelyeken ugyanazokat a szétválasztási lépéseket kell végrehajtani. A reprezentációban ezen anyagáramok szétbontását külön kezelem, azonban a gyakorlatban ez a folyamat nem válik szét teljesen. Max_capacity Devices Capacity Decomp2 Decomp3 2.13. ábra. A Devices műveleti egység kapcsolódása a hálózat többi eleméhez. Tekintsük a 2.14 ábrán szereplő R2 és R3 reakciók kimenetét. Ezek a M ix_r2 és M ix_r3 anyagpontok, amelyek ugyanazon komponenseket tartalmazzák, de nem szükségszerűen ugyanabban az arányban. A példában előfordulhat, hogy az eltérő összetétel következtében ellentétes sorrendben kell végrehajtani a szétválasztási lépéseket a két anyagáramon ahhoz, hogy a minimális költséget érjük el. A másik lehetőség, hogy a sorrend megegyezik, ekkor a szétválasztási folyamat előtt akár össze is keverhetjük a két

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 46 anyagáramot. A két esetben az a közös, hogy a két anyagáramhoz nem kell megvásárolni minden berendezésből kettőt, hanem ugyanazokat a berendezéseket használva választjuk szét a két anyagáramot egyszerre vagy egymást követően. Ezt a működést az eddigi modellel nem lehet megfelelően kezelni, mivel a beruházási költségek mindkét anyagáram esetén megjelennek, így kétszer is berkerülnek a hálózat teljes költségébe. Ennek kezelésére vezetem be a mutliperiódusú műveleti egységhez hasonlóan azt, hogy logikailag szétbontom a berendezések működését és fizikai megvalósításának reprezentációját. A gyakorlatban ez annyit jelent, hogy felveszek egy olyan műveleti egységet, amely a kérdéses szétválasztási berendezések fizikai reprezentálására szolgál. Ehhez rendelem hozzá a fix beruházási és működéséi költségeket. A példában a Devices műveleti egység jelöli és megjelenik a 2.14 ábrán, valamint kiemelten a 2.13 ábra mutatja be. Ezt követően a Devices műveleti egységet összekapcsolom a dekompozíciós műveleti egységekkel, amelyek összefogják a hozzájuk tartozó szétválasztó berendezéseket. Az összekapcsolás olyan anyagpontokon keresztül történik, amely a berendezések kapacitását reprezentálja. Az arányos költségek továbbra is a szétválasztó berendezéseket reprezentáló műveleti egységekhez kapcsolva jelennek meg. E módszer segítségével elérhető, hogy a szétválasztó berendezésekhez tartozó fix költségek pontosan egyszer szerepeljenek. A 2.14 ábrán pontozott vonallal jelöltem a maximális struktúra fő komponenseit. Ezek a következők (a felső sarokban található betűjel azonosítja a komponenseket): A: A 2.7 ábrán látható P rod_proc_1 gyártó folyamat, ahol R1 rekació jelöli a műveletet. B: A 2.12 ábrán látható dekompozíciós műveleti egység, amely komponenseirebontja a M ix1 anyagáramot. C: A 2.10 ábrán látható, szétválasztási hálózathoz tartozó maximális struktúra egyik komponense. D: A 2.7 ábrán látható P rod_proc_2 gyártó folyamat, ahol R2 rekació jelöli a műveletet.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 47 Raw1 A R1 Mix1 Decomp1 B Sp1_in Inter1_in Sp2_in C S11_A S12_B Inter1_mid_A Sp2_mid_A Sp1_mid_B Inter1_mid_B S12_A S11_B Sp1_out Inter1_out D E Sp2_out Max_capacity Raw2 F R2 Devices R3 Mix2_R2 Capacity Mix2_R3 G Decomp2 Decomp3 H Sp3_R2_in Product_R2_in Sp4_R2_in Sp3_R3_in Product_R3_in Sp4_R3_in I S21_R2_A S22_R2_B S21_R3_A S22_R3_B Product_R2_mid_A Sp4_R2_mid_A Sp3_R2_mid_B Product_R2_mid_B Product_R3_mid_A Sp3_R3_mid_B Sp4_R3_mid_A Product_R3_mid_B S22_R2_A S21_R2_B S22_R3_A S21_R3_B Sp3_out Product_out Sp4_out 2.14. ábra. Az integrált hálózat maximális struktúrája.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 48 E: A 2.13 ábrán látható Devices műveleti egység, amely az I részben szereplő szétválasztó berendezések fizikai tulajdonságának reprezentációja, segítségével kezelhetőek a fix költségrészek. F: A 2.7 ábrán látható P rod_proc_3 gyártó folyamat, ahol R3 rekació jelöli a műveletet. G: A 2.12 ábrán látható dekompozíciós műveleti egység, amely komponenseirebontja a M ix2_r2 anyagáramot. H: A 2.12 ábrán látható dekompozíciós műveleti egység, amely komponenseirebontja a M ix2_r3 anyagáramot. I: A 2.10 ábrán látható, szétválasztási hálózathoz tartozó maximális struktúra másik komponense. 2.3.7. MILP modell felírása és megoldása A MILP matematikai modell felírására és megoldására egyaránt a P-graph Studio nevű szoftvert használtam, amely a szakirodalomban bemutatott MSG [13], SSG [14], ABB [15], [16] algoritmusokat implementálja. 2.4. Az integrált és a szekvenciális módszer összehasonlítása Az integrált módszer (2.8 és 2.14 ábrák) egy összetettebb hálózat optimalizálását követeli meg, azonban eddig nem mutattam meg, hogy valóban indokolt-e a pontosabb, így nagyobb modell megoldása. Egy kisméretű feladat segítségével ismertetem, hogy melyek azok az esetek, amikor a hagyományos, szekvenciális módszer használatával nem garantálható a globális optimum meghatározása, viszont az új, integrált módszerrel igen. A példafeladatot a 2.15 ábra mutatja be. Ez a feladat két fő részből épül fel. Az első részben egy köztes terméket állít elő. Erre három alternatív lehetőség áll rendelkezésre, amelyek a Reakcio_1, Reakcio_2, Reakcio_3 reakciókat tartalmazzák. Ezt követően a második lépésben ezt a köztes anyagot is felhasználva a Reakcio_4 nevű reakció előállítja a végterméket. Minden egyes reakciót szétválasztási folyamat követ.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 49 Reagens_1 Reagens_2 Reagens_3 Reagens_4 Reagens_5 Reagens_6 Reakcio_1 Reakcio_2 Reakcio_3 Mellektermek_1 Mellektermek_2 Mellektermek_3 Reagens_7 Koztes_termek Reakcio_4 Termek Mellektermek_4 2.15. ábra. A példafeladat sematikus P-gráf reprezentációja. 2.1. táblázat. A példafeladatban szereplő nyersanyagárak. Megnevezés Ár [e/g] Reagens_1 0,05 Reagens_2 0,06 Reagens_3 0,20 Reagens_4 0,10 Reagens_5 0,20 Reagens_6 0,10 Reagens_7 0,60 A 2.16 ábra a feladathoz felírt maximális struktúrát mutatja be. Látható, hogy mindhárom alternatív reakcióhoz felírtam a lehetséges szétválasztási sorrendeket is. A reakciókhoz és szétválasztó berendezésekhez, valamint a nyersanyagokhoz tartozó paramétereket a 2.1 és 2.2 táblázat foglalja össze. A következőkben két különböző esetet mutatok be, amellyel illusztrálom a két módszer eltérő működését. Az egyes megoldásstruktúrák P-gráf reprezentációját az A függelék tartalmazza.

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 50 Reagens_1 Reagens_2 Reagens_3 Reagens_4 Reagens_5 Reagens_6 Reakcio_1 Reakcio_2 Reakcio_3 Mix1 Mix2 Mix3 Decomp1 Decomp2 Decomp3 byp1_r1_in koztes_r1_in byp2_r1_in byp1_r2_in Koztes_R2_in byp2_r2_in byp1_r3_in koztes_r3_in byp2_r3_in Sep1_R1_A Sep2_R1_B Sep1_R2_A Sep2_R2_B Sep1_R3_A Sep2_R3_B koztes_r1_mid_a byp1_r1_mid_b byp2_r1_mid_a koztes_r1_mid_b koztes_r2_mid_a byp1_r2_mid_b byp2_r2_mid_a koztes_r2_mid_b koztes_r3_mid_a byp1_r3_mid_b koztes_r3_mid_b byp2_r3_mid_a Sep2_R1_A Sep1_R1_B Sep2_R2_A Sep1_R2_B Sep2_R3_A Sep1_R3_B byp1_r1_out koztes_r1_out byp2_r1_out byp1_r2_out koztes_r2_out byp2_r2_out byp1_r3_out koztes_r3_out byp2_r3_out Collect_R1 Collect_R2 Collect_R3 Reagens_7 Koztes_termek Reakcio_4 Mix4 Decomp4 Mellektermek_4_in Termek_in S_R4 Mellektermek_4 Termek 2.16. ábra. A példafeladat integrált P-gráf reprezentációja. 2.2. táblázat. A példaeladatban szereplő berendezések költségadatai. Megnevezés Fix költség [e/év] Arányos költség [e/év] Collect_R3 0 0,00 Decomp3 0 0,00 Decomp4 0 0,00 Reakcio_3 4 000 0,40 Reakcio_4 1 500 0,50 S_R4 1000 0,30 Sep1_R3_B 1 400 0,40 Sep2_R3_B 600 0,55

3. fejezet Folyamathálózatok és szétválasztási hálózatok integrált szintézise 51 2.4.1. Költséges szétválasztás elkerülése A szekvenciális tervezési folyamat hátránya, hogy a termelő rész tervezése során még nem lehet figyelembe venni a szétválasztási részhálózatok költségét. Ez a példa egy olyan esetet mutat be, amelynek során a hagyományos módszer először megkeresi a legolcsóbb gyártási folyamatot. Ahogy a függelék A.1 ábráján is látható, ehhez az alternatívák közül Reakcio_2-t tartalmazó struktúrát választotta ki. Ezt követően a szétválasztási rész tervezése során meghatározza a Reakcio_2-höz és Reakcio_4-hez tartozó optimális szétválasztási hálózatot is. Költség Szekvenciális megoldás Integrált megoldás 13 608 /év 15 142 /év 14 763 /év Költségek Szétválasztás Termelés 21 385 /év 19 975 /év 20 067 /év Reakcio_1 Reakcio_2 Reakcio_3 Alternatívák 2.17. ábra. Az alternatív megoldások összehasonlítása. Az integrált módszer ezzel ellentétben egyszerre optimalizálja a termelési és szétválasztási részhálózatot. Ennek során a Reakcio_3 és Reakcio_4 reakciókat választotta be az optimális hálózatba. A 2.17 ábra jól szemlélteti, hogy a két módszer közül melyik adott jobb megoldást. Itt a három lehetséges megoldásstruktúrához tartozó költségek láthatóak. Látható, hogy a legolcsóbb gyártási folyamathoz (Reakcio_2) tartozó szétválasztási folyamat jelentősen drágább, mint a többi lehetséges szétválasztás. Ennek következtében jobb megoldás kapható egy olyan megoldással, amelyben bár nem a lehető legolcsóbb a gyártás, de a szétválasztási költségek alacsonyak (Reakcio_3).